Индустрия профессионального спорта всегда активно внедряла новые технологии. В последние годы для спортивных фанатов уже стало привычным использование 3D-графики движений и высокоскоростной фотографии. Поэтому неудивительно, что в профессиональном спорте все чаще применяют решения на основе искусственного интеллекта.
Сельское хозяйство играет ключевую роль в обеспечении продовольственной безопасности и устойчивом развитии. Однако с ростом населения и изменениями климата традиционные методы ведения сельского хозяйства сталкиваются с серьезными вызовами. В этом контексте искусственный интеллект становится важным инструментом, способным трансформировать аграрный сектор, повысить эффективность производства и минимизировать негативное воздействие на окружающую среду. В статье рассматривается такой вопрос, как применение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве и его влияние на продуктивность в АПК.
В современном мире, где конкуренция за таланты достигает беспрецедентного уровня, традиционные методы рекрутинга уже не могут обеспечить компаниям необходимую эффективность. Цифровая трансформация общества и бизнеса привела к появлению множества инновационных технологий, которые кардинально меняют подходы к поиску, отбору и найму персонала. В данной статье рассматриваются основные тенденции в рекрутинге с применением современных технологий, а также их влияние на процесс подбора персонала. Анализируются основные инструменты и методы, используемые в рекрутинге, такие как искусственный интеллект, анализ больших данных, чат-боты, виртуальные платформы, блокчейн. Оценивается эффективность применения этих технологий в различных аспектах рекрутинга, включая поиск кандидатов, оценку их навыков и компетенций и автоматизацию процессов. Результаты исследования могут быть полезны для специалистов в области HR и организаций, стремящихся модернизировать свои рекрутинговые стратегии.
В данной статье рассматривается проблема обнаружения дипфейков в мультимодальных данных. Предложен метод, основанный на архитектуре самообучающихся мультимодальных сетей (Self-Supervised MultiModal Versatile Networks), предназначенный для классификации видео на аутентичные и синтетически сгенерированные. Система анализирует три модальности: визуальную, аудиальную и текстовую (название видео). Для обработки видеопотока применяется временная модель TSM-50 (Temporal Shift Module), аудиоданные обрабатываются с помощью сверточной сети ResNet50 на основе спектрограмм, а текстовая информация преобразуется в векторное представление с использованием модели Word2Vec. Ключевой особенностью подхода является проекция специфичных для каждой модальности представлений в общее векторное пространство (Shared Space) с использованием методов контрастивного обучения - Noise Contrastive Estimation (NCE) для аудио и видео и Multiple Instance Learning with NCE (MIL-NCE) для текста. Объединенное мультимодальное представление подается на классификатор, который принимает итоговое решение о подлинности контента. Представленная система демонстрирует потенциал самообучения на немаркированных данных для решения актуальной задачи детекции дипфейков.
Искусственный интеллект уже не просто тренд, а реальный помощник в мире финансов. Современные финансовые организации ежедневно обрабатывают огромные объемы информации - транзакций, рыночных показателей, клиентских профилей и многого другого. Искусственный интеллект позволяет выявлять скрытые закономерности, оптимизировать процессы и предлагать персонализированные услуги клиентам. В данной статье представлены некоторые примеры использования искусственного интеллекта в финансовой сфере.