Mois : janvier 2018 (Page 3 of 4)

«Au cœur de la fabrique du progrès, dans la Silicon Valley, on s’inquiète désormais de ses ravages. L’une des écoles les plus en vogue et les plus chères de San Francisco apprend aux enfants à construire des cabanes en bois et à écrire sur des bouts de papier. Ces pionniers du secteur nous adressent ainsi un message : la société change trop vite».

Source : « Apple : moins vite, le progrès ! »

«Sommes-nous en train de devenir des acteurs de notre propre vie ? Oui, acteurs au sens de la scène. Ce qui veut dire souvent de moins en moins acteurs au sens agissant ou ayant prise sur. Car plus nous apprenons qu’il faut plus faire savoir que savoir faire, plus nous devenons captifs de cette mise en scène. Sans oublier que cela demande beaucoup de travail, de constance, de mobilisation, pour seulement maintenir une image, une réputation».

Source : Dominique Boullier: « Que visons-nous si ce n’est à capter de l’attention? » – Le Courrier Picard

«We present a method to create universal, robust, targeted adversarial image patches in the real world. The patches are universal because they can be used to attack any scene, robust because they work under a wide variety of transformations, and targeted because they can cause a classifier to output any target class. These adversarial patches can be printed, added to any scene, photographed, and presented to image classifiers; even when the patches are small, they cause the classifiers to ignore the other items in the scene and report a chosen target class».

Source : Adversarial Patch – Research Article | DeepAI

«Jusqu’à la fin des années 2000, la profession souffrait de ce que Pierre Bazile appelle le ‘syndrome de l’atelier de cartographie au bout du couloir : les employeurs considéraient la géomatique comme un domaine périphérique et monolithique. C’était avant que la branche du numérique s’aperçoive de l’importance de la géomatique, qui touche à tous les domaines’»

Source : Le géomaticien arrive sur le marché du travail

«Goodfellow’s friends were just as adamant that this method wouldn’t work, either. So when he got home that night, he built the thing. « I went home still a little bit drunk. And my girlfriend had already gone to sleep. And I was sitting there thinking: ‘My friends at the bar are wrong!' » he remembers. « I stayed up and coded GANs on my laptop. » The way he tells it, the code worked on the first try. « That was really, really lucky, » he says, « because if it hadn’t of worked, I might have given up on the idea. »»

Source : Google’s Dueling Neural Networks Spar to Get Smarter, No Humans Required | WIRED

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