у нас? мы занимаемся беспилотными автомобилями и робототехникой. SLAM, визуальная одометрия, structure from motion/shading, occupancy grid, trajectory planning
кто-нибудь здесь занимался задачей хватания незнакомых предметов роботизированной конечностью? что-то более актуальное чем вот такие подходы: http://citeseerx.ist.psu.edu/view...
какая разница, есть у нас разделение данных и команд или нет, если мы по-прежнему ограничены эффективными процедурами? какая разница, на чём мы гоняем наши нейросети, если они...
в нашей команде? пишут софт. интеграция с ROS, реализация моделей, оптимизация, подготовка и балансировка видео-потока и прочие подобные вещи
https://ac.els-cdn.com/0304397594901783/1-s2.0-0304397594901783-main.pdf?_tid=0d5e12ca-af79-11e7-96ac-00000aacb35e&acdnat=1507832191_26ee0effc0e1744fe882590645334100
ну удачи. эффективность такого метода где-то такая же, как и сбор куба рубика наугад. подсказать сколько у него валидных конфигураций?
http://booksshare.net/index.php?id1=4&category=math&author=burbaki-n&book=1962
язык это инструмент. он решает твою задачу? если да, то ты всё делаешь правильно
это очень сильное утверждение, опирающееся на определение наблюдаемого процесса. что такое наблюдение и где доказательство квантора всеобщности?
а что не так с книгами 10 летней давности по теории, построенной больше полувека назад?
а можно примеры, пожалуйста, где это deep learning "кое-где лучше" в задачах SLAM?
а чем ты в "академии" занимался, если не секрет?
в 2017 году всё ещё приходится знакомить людей с чайником Рассела?
а давно одна белковая молекула превысила Планковскую массу? :)
мне вот интересно - а как ты определяешь достойность?
а почему не просто DHT?
а GPU это типа не процессор?
в смысле по теории поля?