Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Mit

Я месяц провел в MIT и понял даже софтверным инженерам не стоит забывать про паяльник

24.11.2020 18:14:36 | Автор: admin


В детстве отец иногда доверял мне свой паяльник. Я занимался нехитрой пайкой, но чаще поглядывал, как руки отца то окунали паяльник в канифоль, то цепляли кусочек припоя. Запах канифоли с тех пор всегда будит во мне воспоминания. Кто бы мог подумать, что я буду так же увлеченно паять, но уже не батиным, а навороченным американским паяльником, и не на кухне в квартире детства, а в Массачусетском Технологическом институте.

Что ты ожидаешь от одного из самых крутых университетов мира? Выматывающие лекции и бесконечные формулы на белесых от мела досках? Конечно. Умудренная семи пядей во лбу профессура со всего мира? Обязательно. Но престижный Massachusetts Institute of Technology знаменит не только этим. MIT ценят за близость к индустрии. Буквально в нескольких кварталах от университетских корпусов в Бостоне расположены офисы техногигантов, таких как Google и Microsoft. Студентов учат не только инженерному делу, но и практическому его применению, а также умению хорошо продать свою идею, или найти человека, который продвинет твою инновацию на рынок.

Знаменитый Гарвард находится в двух станциях метро от MIT. Умники гарвардские выпускники, разбирающиеся в бизнесе, просто приходят к тру инженерам и создают новые компании. Это место генерирует новые стартапы каждый день. И я совсем не удивился, когда услышал очередное задание от преподавателя воркшопа. Каждому из нас надо было во что бы то ни стало получить скидку в местных магазинах. Один парень так старался на кассе в сетевом Best buy, что продавщица черкнула ему свой номерок и имя в чеке.

Что ж, это тоже успех.

Санкт-Петербург, весна 2013 года за моими плечами ИТМО и несколько разрабовских работ.


К тому времени совсем молодой российский Сколтех (Сколковский институт науки и технологий) набирает студентов в магистратуру. Обучение на английском, все в лучших традициях MIT, и более того, Сколтех и создан при поддержке Массачусетского технологического института. На должность ректора Сколтеха приглашен профессор MIT Эдвард Кроули. Программу магистратуры предваряет поездка в США месячный Innovation Workshop. Не раздумывая я подаю документы и принимаюсь готовиться к вступительным испытаниям.

Процесс поступления я запомнил следующим образом: собираешь и отправляешь документы, тебя приглашают в Москву, где проводят трехдневный хакатон и собеседования. Там же сдаешь TOEFL. Все получилось так быстро, что американской визой я занимался уже в Питере. Отпечатки пальцев, несколько вопросов за жизнь, подтверждающие документы от Сколтеха и выписка со счета с кругленькой суммой. Зачисление в магистратуру и одобрение визы я не знаю, чему я больше радовался!

Мне пришлось подготовить внушительный пакет документов. Диплом с высоким средним баллом, два рекомендательных письма, резюме, список публикаций, эссе на тему своих целей и стремлений и personal statement. Как перевести последнее, я толком не знаю. Что-то вроде описания жизненного пути как я дошел до жизни такой, что изучал и чему научился. Пришлось перетряхнуть в памяти всю свою жизнь, начиная со школы, и задуматься над многими вещами, о которых, так уж получилось, я ранее не думал серьезно.

Перелет в Бостон


занял порядка 10-12 часов. Нас встретили, посадили в типично американские огромные черные джипы и отвезли в общежитие, где нас ждала пицца. Боже, о чем еще может мечтать человек после долгого перелета?

Для изучения города нам устроили scavenger hunt по Бостону. С помощью подсказок мы искали специальные монеты, которые были раскиданы по улицам. Я думаю, это выглядело забавно: группки русских и не только студентов носятся по бостонским закоулкам, ищут монеты и донимают местных бесконечными вопросами. Но нам было весело! В выходные занятий не было, за несколько уикендов мы успели изучить окрестности, покататься на яхтах, выехать на океан и даже смотаться в Нью-Йорк.

Рядом с MIT и Гарвардом есть магазины, где можно купить футболки, кружки и другие вещи с символикой университетов. И все это не для туристов. Студенты искренне гордятся тем, где они учатся. На футболках то и дело мелькают надписи Nerd pride. Бостонцы знают и уважают людей из MIT. В один из вечеров я пробрался на концерт в Бостоне.

На пути обратно я встретил много людей, которые махали мне и кричали: MIT rules и engineers forever.


После такого тебя просто переполняет мотивация учиться дальше!



В будни каждый день был расписан по часам. Мы начинали в 9 утра и заканчивали ближе к семи вечера. Нередко, чтобы успеть всё, преподаватели продолжали занятия за обедом, на лужайке или в кафе. Однажды мы немного устали и закапризничали. Кто-то бурчал мол либо ужин, либо учеба. Тогда кто-то предложил: Давайте совмещать, но только если будет пюрешка.. Лекции во время еды не нравились, но с пюрешкой так уж и быть были согласны. Все горячо поддержали эту идею. И вы знаете, преподаватель на следующий день выкатил нам тазик с пюрешкой! Ох, уж эти странные русские, черт с вами, ешьте свою mashed potato, рассмеялся он, и продолжил занятие. Мы были в восторге.

И в этом весь дух отношений между студентами и преподавателями. Это история про уважение и страсть. Все вокруг пашут, фигачат, и ты тоже начинаешь ускоряться. Когда приходишь к человеку, который помогает тебе составить твой индивидуальный план обучения в MIT и говоришь: Я хочу вот эти курсы и еще вот эти. Он смотрит на тебя с облегчением и выдает: Наконец-то человек, который знает, чего хочет.

В погружении в процесс помогают и стены. Все аудитории доступны, нет никаких охранников. По всей территории MIT прекрасный бесплатный вай-фай. (Честно, я сначала подумал, что во всей Америке так. Каково было мое огорчение, когда я вышел в Бостон!).

Вот неполный список того, что мы изучали за 3 недели:


математика в инновациях, как добиться быстрого успеха, лидерство, интеллектуальная собственность, инновации и дизайн в инженерии, как правильно писать тексты, инновации и производство, разработка и дизайн продукта, этика и вывод продукта на рынок. Лидерство преподавал серьезный мужик со званием из армии США. Услышав его голос, я сразу узнал его: это был тот самый голос из военных американских фильмов.



Помимо занятий с утра до вечера, в свободное время за 3 недели надо было сделать свой собственный проект или продукт. Кто-то разработал автоматизированный полив, наша команда выкатила систему видеонаблюдения для распознавания того, что человек засыпает. Были еще отдельные тимбилдинговые игры по решению какой-то интересной задачи. Например, надо было используя веревки снять крышку с нефтяной скважины. Починить ее и поместить на место. При условии, что приближаться к скважине можно не ближе чем, на 4 метра.

Нас учили как создавать свои собственные стартапы и компании. Да, они были комнатными, но еще не раз мне пригодится этот опыт в карьере, другим ребятам в науке.

Там я снова взял в руки паяльник и увидел вживую всякие роборуки


На одном из занятий Innovation Workshop преподаватель вручил мне паяльник и сказал что-то в духе: Паяй, сынок. Один преподаватель с помощью света передавал звук. Есть проблема с передачей информации со спутников на землю. Провод не бросить, увы. А что если можно пустить луч, огромная штука его примет и все будет работать! Примерно так он объяснил следующие действия: Смотрите, что могу! Он дает что-то типа приемника одному из нас, а сам берет небольшую указку, которая светит еле видимым светом. Наводит на приемник луч и мы слышим музыку Убирает музыка замолкает. Как ты это делаешь, маг?

И так каждый день. То, что я видел вызывало искренний интерес, какое-то детское восхищение и желание во всем этом участвовать. Как будто на меня навели луч и появилась музыка, которой раньше я не замечал. Ну, если не музыка, то второе дыхание.



После той поездки кто-то из ребят углубился в науку и учится на PhD в Англии, кто-то ушел в data science, а кто-то открыл свою компанию и запускает спутники в космос. Я свое вдохновение конвертировал в страсть: я детально изучал все что давали в Сколтехе, а что не давали отбирал и изучал. Лаборатория робототехники в Сколтехе сделана по образу и подобию соответствующей лаборатории в MIT. Я еще много провел в ней времени, получив доступ к квадракоптерам, 3d-принтерам, лазерным резакам и другому крутому оборудованию, которое я раньше не видел.

Все знания, которые я получил имели практическую направленность. И это очень круто. Ты не просто считаешь дифференциальные уравнения, ты потом с их помощью отображаешь снимки МРТ.

Это как паять сложную схему: ты максимально вовлечен и головой и руками.
Подробнее..

Перевод Новые квантовые алгоритмы, совершившие прорыв в нелинейных уравнениях

08.02.2021 20:16:10 | Автор: admin

Привет, Хабр. Для будущих студентов курса Математика для Data Science подготовили перевод интересного материала.

Также приглашаем всех желающих посетить открытый вебинар на тему Статистическая зависимость. На вебинаре вместе с экспертом вы узнаете о разных видах зависимостей между количественными и номинальными признаками, научитесь не путать статистическую зависимость с причинно-следственной, узнаете о методах выявления статистических зависимостей.


Две команды нашли сразу два разных способа для квантовых компьютеров обрабатывать нелинейные системы, представив их в виде линейных.

Иногда компьютер может очень легко предсказывать будущее. Простые явления например, то, как сок стекает по стволу дерева, несложны и могут быть отражены в нескольких строках кода, использующих то, что математики называют линейными дифференциальными уравнениями. Но в нелинейных системах взаимодействия могут влиять сами на себя: когда воздушный поток проходит мимо крыльев самолета, воздушный поток изменяет молекулярные взаимодействия, которые изменяют воздушный поток, и так далее. Этот цикл обратной связи порождает настоящий хаос, когда небольшие изменения в начальных условиях приводят к совершенно иному поведению в дальнейшем, делая прогнозы практически невозможными независимо от того, насколько мощный компьютер.

Это одна из причин, почему нам до сих пор трудно предсказывать погоду или понимать сложный поток жидкости, говорит Эндрю Чайлдс, исследователь квантовой информатики из Университета Мэриленда. Существуют сложные вычислительные задачи, которые можно было бы решить, если бы разгадать эту нелинейную динамику.

Но скоро это может скоро стать возможным. В независимых исследованиях, опубликованных в ноябре, две группы одна во главе с Чайлдсом, а другая из Массачусетского Технологического Института (MIT) описали мощные инструменты, которые позволят квантовым компьютерам лучше моделировать нелинейную динамику.

Квантовые компьютеры используют преимущества квантовых явлений для выполнения определенных вычислений намного более эффективно, чем их классические аналоги. Благодаря этим способностям они уже могут решать сложнейшие линейные дифференциальные уравнения экспоненциально быстрее, чем классические компьютеры. Исследователи уже давно надеются, что таким же образом смогут решать нелинейные задачи с помощью хитрых квантовых алгоритмов.

Новые подходы представляют эту нелинейность как более удобный набор линейных аппроксимаций, хотя их методы значительно различаются. В результате у исследователей теперь есть два разных подхода к решению нелинейных задач с помощью квантовых компьютеров.

Что особенно интересно в этих двух работах, так это то, что они нашли режим, при котором, с некоторыми допущениями, у них есть эффективный алгоритм, говорит Мария Киферова, исследователь квантовых вычислений из Технологического Университета Сиднея, которая не связана ни с одним из этих исследований. Это действительно впечатляет, и это значит, что оба эти исследования используют очень хорошие методы.

Цена хаоса

Более десяти лет исследователи квантовой информатики пытались использовать линейные уравнения в качестве ключа к нелинейным дифференциальным уравнениям. Важный прорыв произошел в 2010 году, когда Доминик Берри, ныне работающий в Университете Маккуори в Сиднее, создал первый алгоритм для решения линейных дифференциальных уравнений, который на квантовых компьютерах работает экспоненциально быстрее, чем на классических. Вскоре внимание Берри переключилось на нелинейные дифференциальные уравнения.

Мы уже пытались работать над этим раньше, говорит Берри. Но это было весьма малоэффективно.

Эндрю Чайлдс из Мэрилендского университета возглавил одну из двух попыток позволить квантовым компьютерам лучше моделировать нелинейную динамику. Алгоритм его команды превратил эти хаотические системы в массив более понятных линейных уравнений с помощью техники, называемой линеаризацией Карлемана.

Джон Т. Консоли / Мэрилендский университет

Проблема в том, что физика, лежащая в основе квантовых компьютеров, сама по себе в основе своей линейна. Это как учить машину летать, говорит Бобак Киани, соавтор исследования Массачусетского Технологического Института.

Уловка состоит в том, чтобы математически преобразовать нелинейную систему в линейную. Мы хотим иметь какую-то линейную систему, потому что это именно то, что мы имеем в нашем наборе инструментов, говорит Чайлдс. Группы исследователей сделали это двумя разными способами.

Команда Чайлдса использовала линеаризацию Карлемана, старомодную математическую технику 1930-х годов, с помощью которой можно преобразовать нелинейные задачи в массив линейных уравнений.

К сожалению, результирующий список уравнений бесконечен. Исследователи должны принимать решение, где его можно обрубить, чтобы получить достаточно хорошую аппроксимацию. Следует ли мне остановиться на уравнении номер 10? Номер 20? говорит Нуно Лурейро, физик плазмы из Массачусетского Технологического Института и соавтор исследования в Мэриленде. Команда доказала, что для определенного диапазона нелинейностей их метод может усечь этот бесконечный список и решить уравнения.

Работа, проведенная под эгидой Массачусетского Технологического Института, выбрала другой подход. Она моделировала любую нелинейную задачу как конденсат Бозе-Эйнштейна. Это состояние вещества, при котором взаимодействия внутри ультрахолодной группы частиц заставляют каждую отдельную частицу вести себя одинаково. Поскольку все частицы взаимосвязаны, поведение каждой частицы влияет на остальные, возвращаясь обратно к этой же частице на манер замкнутого цикла, характерного для нелинейности.

Алгоритм Массачусетского Технологического Института имитирует это нелинейное явление на квантовом компьютере, используя математику Бозе-Эйнштейна для соединения нелинейности и линейности. Таким образом, работая с симуляцией псевдо-конденсата Бозе-Эйнштейна, создаваемой под нелинейную задачу, этот алгоритм выводит полезную линейную аппроксимацию. Дайте мне ваше любимое нелинейное дифференциальное уравнение, и я построю вам конденсат Бозе-Эйнштейна, который будет его моделировать, говорит Тобиас Осборн, специалист по квантовой информатике из Ганноверского Университета имени Лейбница, не связанный ни с одним изисследований. Это идея, которая мне очень понравилась.

Алгоритм команды под руководством Массачусетского Технологического Института моделирует любую нелинейную проблему как конденсат Бозе-Эйнштейна, экзотическое состояние материи, в котором все взаимосвязанные частицы ведут себя одинаково.

NIST

Берри считает, что обе работы важны по-разному (он не участвовал ни в одной из них). Но в конечном итоге их важность заключается в демонстрации того, что существуют методы, приближающие нас к пониманию нелинейного поведения, говорит он.

Осознание своих пределов

Хотя это важные шаги, они по-прежнему являются одними из первых при взятии вершины нелинейных систем. Огромное количество исследователей, вероятно, проанализируют и уточнят каждый метод даже до того, как оборудование, необходимое для их реализации, станет реальностью. С обоими этими алгоритмами мы действительно смотрим в будущее, говорит Киферова. Их использование для решения практических нелинейных задач требует квантовых компьютеров с тысячами кубитов для минимизации ошибок и шума намного больше, чем это возможно сегодня.

И оба алгоритма могут справиться лишь со слегка нелинейными задачами. Исследование в Мэриленде точно определяет, с какой степенью нелинейности оно может справиться, с помощью нового параметра R, который представляет собой отношение нелинейности задачи к ее линейности ее склонность к хаосу по сравнению с трением, удерживающим систему на рельсах.

Исследование Чайлдса математически строго. Он дает очень четкое представление о том, когда оно сработает, а когда не сработает, говорит Осборн. Я думаю, это действительно очень интересно. Это фундаментальный вклад.

По словам Киани, исследование под руководством Массачусетского Технологического Института не доказывает строго какие-либо теоремы, ограничивающие его алгоритм. Но команда планирует узнать больше об ограничениях алгоритма, запустив мелкомасштабные тесты на квантовом компьютере, прежде чем переходить к более сложным задачам.

Самое важное предостережение для обоих методов состоит в том, что квантовые решения принципиально отличаются от классических. Квантовые состояния соответствуют вероятностям, а не абсолютным значениям, поэтому вместо визуализации воздушного потока вокруг каждого сегмента фюзеляжа, например, вы извлекаете средние скорости или обнаруживаете карманы застоявшегося воздуха. Тот факт, что выходной сигнал является квантово-механическим, означает, что вам все равно придется проделать много работы для анализа этого состояния, говорит Киани.

По словам Осборна, очень важно не преувеличивать возможности квантовых компьютеров. Но исследователи собираются протестировать множество успешных квантовых алгоритмов на практических задачах в ближайшие пять-десять лет. Мы собираемся попробовать много чего, говорит он. И если мы зациклимся на ограничениях, это может ограничить и наши творческие способности.


Узнать подробнее о курсе Математика для Data Science.

Записаться на открытый вебинар на тему Статистическая зависимость.

Подробнее..

Новая металинза толщиной в микрон

18.03.2021 20:06:33 | Автор: admin
image

Активные метаповерхности, оптические свойства которых можно регулировать после изготовления, за последние годы стали исследуемой областью. Однако на сегодняшний день предпринимаемые усилия все еще сталкиваются с серьезными ограничениями производительности в диапазоне настройки, оптическом качестве и эффективности, особенно для немеханических механизмов.


Инженеры из Массачусетского технологического института разработали адаптивные металинзы, которые смогут обеспечить более эффективную фокусировку объективов камер, микроскопов, телескопов и прочих систем визуализации без использования громоздких приводных механизмов.

Прозрачные стёкла с двумя преломляющими свет полированными поверхностями лежат в основе большинства оптических систем на протяжении многих столетий. Степень вогнутости или выпуклости поверхностей линз позволяет видеть всевозможные объекты, начиная от крошечной клетки и заканчивая далёкой-далёкой галактикой. Впрочем, для получения чёткого изображения объектов любых масштабов приходится прибегать к физическому перемещению линзы при помощи дополнительных механизмов, которые занимают немало места и утяжеляют устройства, будь то камера, микроскоп или телескоп.

image

Исследователи выгравировали поверхность материала крошечными структурами с точным рисунком, которые работают вместе как метаповерхность, уникальным образом преломляя или отражая свет. При изменении свойств материала соответственно изменяется и оптическая функция метаповерхности. В этом случае, когда материал имеет комнатную температуру, метаповерхность фокусирует свет для создания четкого изображения объекта на определенном расстоянии. После нагрева материала его атомная структура изменяется, и в ответ метаповерхность перенаправляет свет, чтобы сфокусироваться на более удаленном объекте.

Таким образом, новая активная металинза может настраивать фокус без необходимости использования громоздких механических элементов. Новый дизайн, который в настоящее время позволяет получать изображения в инфракрасном диапазоне, может позволить использовать более гибкие оптические устройства, такие как миниатюрные тепловизоры для дронов, сверхкомпактные тепловизионные камеры для мобильных телефонов и низкопрофильные очки ночного видения.

image
Фазовые переходы

Новая линза сделана из материала с изменяющейся фазой, который команда изготовила путем настройки материала, обычно используемого в перезаписываемых компакт-дисках и DVD. Названная GST, она состоит из германия, сурьмы и теллура, и ее внутренняя структура изменяется, переходя из кристаллического состояния в аморфное, из прозрачного становясь непрозрачным, при нагревании с помощью лазерных импульсов. Именно эти фазовые переходы делают возможным создание реверсивных носителей оптической записи. Данный механизм позволяет записывать, стирать и перезаписывать данные, хранящиеся на компакт-дисках.

image
Изменение фокусного расстояния в аморфном и кристаллическом состоянии материала
Затем инженеры добавили в структуру GST селен, получив GSST. В обновлённом варианте фазовый переход также повлиял на взаимодействие метаматериала с инфракрасным светом, преобразовав его отражающую силу с минимальным влиянием на прозрачность поверхности. Наблюдая за необычными свойствами GSST, исследователи подумали, что его можно было бы адаптировать для создания активной металинзы, которая сможет адаптировать своё фокусное расстояние в зависимости от фазы.

image
GSST под микроскопом
В ходе лабораторных испытаний инженеры произвели слой GSST толщиной всего 1 микрон и стали экспериментировать с различными формами материала, чтобы отыскать наиболее оптимальный вариант, способный изменять способ взаимодействия со светом в зависимости от температуры. Металинзы из GSST разместили на тестовой установке, направив на них лучи лазера, настроенного на излучения света в инфракрасном диапазоне. На некотором расстоянии от установки инженеры поместили прозрачные пластины с нанесёнными на них горизонтальными и вертикальными высококонтрастными штрихами так называемые тест-объекты для оценки разрешающей способности цифровых оптико-электронных систем.

image

В начальном аморфном состоянии металинзы легко сфокусировались на ближайшей пластине. Затем учёные нагрели метаматериал, чтобы тот обрёл чёткую кристаллическую структуру и сфокусировался на более удалённом тест-объекте. Пока что необычный материал демонстрирует способность получать чёткие изображения на двух уровнях глубины резкости без использования механических приводов. В дальнейшем исследователи планируют расширить спектр фаз материала GSST, чтобы увеличить возможности фокусировки металинзы. Один из инженеров сравнил процесс изменения фаз в подобных материалах с приготовлением стейка. Мясо может быть не только сырым или прожаренным: существует множество промежуточных состояний нужно только найти способ достичь их и зафиксировать результат.

Эксперименты показывают, что металинза может активно менять фокус без каких-либо механических движений. Исследователи говорят, что металинзу потенциально можно изготовить со встроенными микронагревателями для быстрого нагрева материала короткими миллисекундными импульсами. Изменяя условия нагрева, они также могут настраиваться на промежуточные состояния других материалов, обеспечивая непрерывную настройку фокуса.

Подробнее: www.nature.com/articles/s41467-021-21440-9
Подробнее..

Перевод Принципиально новый метод позволяет тренировать ИИ практически без данных

26.10.2020 16:12:51 | Автор: admin

Мифический носорогоединорог. MS TECH / PIXABAY

Обучение менее чем с одной попытки помогает модели идентифицировать больше объектов, чем количество примеров, на которых она тренировалась.

Как правило, машинное обучение требует множества примеров. Чтобы ИИ-модель научилась распознавать лошадь, вам потребуется показать ей тысячи изображений лошадей. Поэтому технология настолько вычислительно затратна и сильно отличается от человеческого обучения. Ребенку зачастую нужно увидеть всего несколько примеров объекта, или даже один, чтобы научиться распознавать его на всю жизнь.

На самом деле, детям иногда не нужны никакие примеры, чтобы идентифицировать что-нибудь. Покажите фотографии лошади и носорога, скажите, что единорог это нечто среднее, и они узнают мифическое создание в книжке с картинками, как только увидят его в первый раз.


Ммм Не совсем! MS TECH / PIXABAY

Теперь исследование из Университета Уотерлу в Онтарио предполагает, что ИИ-модели тоже могут это делать процесс, который исследователи называют обучением менее чем с одной попытки. Иными словами, ИИ-модель может четко распознавать больше объектов, чем число примеров, на которых она тренировалась. Это может иметь решающее значение для области, которая становится все дороже и недоступнее по мере того, как растут используемые наборы данных.

Как работает обучение менее чем с одной попытки


Исследователи впервые продемонстрировали эту идею, экспериментируя с популярным набором данных для тренировки компьютерного зрения, известным как MNIST. MNIST содержит 60 000 изображений рукописных цифр от 0 до 9, и набор часто используют для проверки новых идей в этой области.

В предыдущей статье исследователи из Массачусетского технологического института представили метод дистилляции гигантских наборов данных в маленькие. В качестве подтверждения концепции они сжали MNIST до 10 изображений. Изображения не были выбраны из исходного набора данных. Их тщательно спроектировали и оптимизировали, чтобы они содержали объем информации, эквивалентный объему полного набора. В результате, при обучении на 10 этих изображениях ИИ-модель достигает почти такой же точности, как и обученная на всем наборе MNIST.


Примеры изображений из набора MNIST. WIKIMEDIA


10 изображенных, дистиллированных из MNIST, могут обучить ИИ-модель достигать 94-процентной точности распознавания рукописных цифр. Тунчжоу Ван и др.

Исследователи из университета Уотрелу хотели продолжить процесс дистилляции. Если возможно уменьшить 60 000 изображений до 10, почему бы не сжать их до пяти? Фокус, как они поняли, заключался в том, чтобы смешивать несколько цифр в одном изображении, а затем передавать их в модель ИИ с так называемыми гибридными, или мягкими, метками. (Представьте лошадь и носорога, которым придали черты единорога).

Подумайте о цифре 3, она похожа на цифру 8, но не на цифру 7, говорит Илья Сухолуцкий, аспирант Уотерлу и главный автор статьи. Мягкие метки пытаются запечатлеть эти общие черты. Поэтому вместо того, чтобы сказать машине: Это изображение цифра 3, мы говорим: Это изображение на 60% цифра 3, на 30% цифра 8 и на 10% цифра 0.

Ограничения нового метода обучения


После того как исследователи успешно использовали мягкие метки для достижения адаптации MNIST под метод обучения менее чем с одной попытки, то начали задаваться вопросом, насколько далеко может зайти идея. Существует ли ограничение на количество категорий, которые ИИ-модель может научиться определять на крошечном количестве примеров?

Удивительно, но ограничений, похоже, нет. С помощью тщательно разработанных мягких меток даже два примера теоретически могут кодировать любое количество категорий. Всего лишь двумя точками можно разделить тысячу классов, или 10 000 классов, или миллион классов, говорит Сухолуцкий.


Разбивка яблок (зеленых и красных точек) и апельсинов (оранжевых точек) по весу и цвету. Адаптировано из презентации Джейсона Мейса Машинное обучение 101

Это то, что ученые показали в своей последней статье с помощью чисто математического исследования. Они реализовали эту концепцию с помощью одного из простейших алгоритмов машинного обучения, известного как метод k-ближайших соседей (kNN), который классифицирует объекты с использованием графического подхода.

Чтобы понять, как работает метод kNN, возьмем как пример задачу классификации фруктов. Чтобы обучить kNN-модель понимать разницу между яблоками и апельсинами, сначала нужно выбрать функции, которые вы хотите использовать для представления каждого фрукта. Если выбираете цвет и вес, то для каждого яблока и апельсина вы вводите одну точку данных с цветом фрукта в качестве значения x и весом в качестве значения y. Затем алгоритм kNN отображает все точки данных на двухмерной диаграмме и проводит границу посередине между яблоками и апельсинами. Теперь график аккуратно разделен на два класса, и алгоритм может решить, представляют ли новые точки данных яблоки или апельсины в зависимости от того, на какой стороне линии находится точка.

Чтобы изучить обучение менее чем с одной попытки с помощью алгоритма kNN, исследователи создали серию крошечных наборов синтетических данных и тщательно продумал их мягкие метки. Затем они позволили алгоритму kNN построить границы, которые он видел, и обнаружили, что он успешно разбил график на большее количество классов, чем было точек данных. Исследователи также в значительной степени контролировали, где проходят границы. Используя различные изменения мягких меток, они заставляли алгоритм kNN рисовать точные узоры в форме цветов.


Исследователи использовали примеры с мягкими метками, чтобы обучить алгоритм kNN кодировать все более сложные границы и разбивать диаграмму на большее число классов, чем на ней есть точек данных. Каждая из цветных областей представляет собой отдельный класс, а круговые диаграммы сбоку от каждого графика показывают распределение мягких меток для каждой точки данных.
Илья Сухолуцкий и др.

Различные диаграммы показывают границы, построенные с помощью алгоритма kNN. На каждой диаграмме все больше и больше граничных линий, закодированных в крохотных наборах данных.

Конечно, у этих теоретических изысканий есть некоторые ограничения. В то время как идею обучение менее чем с одной попытки хотелось бы перенести на более сложные алгоритмы, задача разработки примеров с мягкой меткой значительно усложняется. Алгоритм kNN интерпретируемый и визуальный, что позволяет людям создавать метки. Нейронные сети сложны и непроницаемы, а это значит, что для них то же самое может быть неверным. Дистилляция данных, которая хороша для разработки примеров с мягкой меткой для нейронных сетей, также имеет значительный недостаток: метод требует, чтобы вы начали с гигантского набора данных, сокращая его до чего-то более эффективного.

Сухолуцкий говорит, что пытается найти другие способы создавать эти маленькие синтетические наборы данных вручную или с помощью другого алгоритма. Несмотря на эти дополнительные сложности исследования, в статье представлены теоретические основы обучения. Вне зависимости от того, какие наборы данных у вас есть, вы можете добиться значительного повышения эффективности, сказал он.

Это больше всего интересует Тунчжоу Вана, аспиранта Массачусетского технологического института. Он руководил предшествующим исследованием дистилляции данных. Статья опирается на действительно новую и важную цель: обучение мощных моделей на основе небольших наборов данных, говорит он о вкладе Сухолуцкого.

Райан Хурана, исследователь из Монреальского института этики искусственного интеллекта, разделяет это мнение: Что еще важнее, обучение менее чем с одной попытки радикально снизит требования к данным для построения функционирующей модели. Это может сделать ИИ более доступным для компаний и отраслей, которым до сих пор мешали требования к данным в этой области. Это также может улучшить конфиденциальность данных, поскольку для обучения полезных моделей нужно будет получать меньше информации от людей.

Сухолуцкий подчеркивает, что исследование находится на ранней стадии. Тем не менее, оно уже будоражит воображение. Каждый раз, когда автор начинает представлять свою статью коллегам-исследователям, их первая реакция утверждать, что эта идея находится за гранью возможного. Когда они внезапно понимают, что ошибаются, то открывается целый новый мир.


Подробнее..

Перевод Компьютерная история Xerox Alto персональный компьютер

16.07.2020 20:13:21 | Автор: admin


Сегодня мы публикуем перевод статьи из журнала Byte от 1981. Она посвящена культовому компьютеру Xerox Alto.

Шел 1973 год. Компьютеры были громоздкими, маломощными и неповоротливыми. До изобретения ZX Spectrum оставалось 9 лет. Commodore Amiga 1000 появился в 1985-м. Всего, что составляет широкий пласт ретро-техники, еще толком не существовало. Тем не менее, в компании Xerox уже создали революционный компьютер. Он был технологичнее и меньше многих своих собратьев. Он так и остался прототипом, выпущенным в количестве нескольких тысяч экземпляров. Но все, кто хотя бы раз прикасался к нему и тогда, и сейчас, в один голос говорили: это удивительно интересное устройство.



Обложка журнала Byte, сентябрь 1981 года

О Xerox Alto уже написано немало интересных статей. Тем не менее, сегодняшний материал особенно интересен. Он написан журналистом журнала Byte в 1981 году, фактически, в годы актуальности Alto, и дает нам возможность увидеть его глазами современников.
Материал публикуется с некоторыми малозначительными сокращениями. В конце мы приведем ссылки на эмуляторы Alto и более качественные иллюстрации, нежели те, что были опубликованы в журнале.


В наше время редкий компьютерный энтузиаст или профессионал, глядя на современные машины, не задается вопросом: что же будет дальше?

Alto: персональный компьютер


В 1972 году Xerox Corporation решила выпустить персональный компьютер, предназначенный для научных исследований. В результате был создан Alto, над которым работали Эд Мак Крейт, Чак Такер, Батлер Лэмпсон, Боб Спроулл и Дейв Боггс. Перед ними стояла задача сделать компактное устройство, которое без проблем поместится в обычном офисе. При этом оно должно быть достаточно мощным, чтобы обеспечивать качественную и надежную работу операционной системы и графического дисплея. Целью разработчиков было снабдить каждого пользователя собственной вычислительной машиной, которая закрывала бы все его потребности, а также коммуникационным устройством для быстрого обмена информацией.

В 1978 году Xerox выдала 50 компьютеров Alto университетам Стенфорда и МТИ. Эти машины моментально вписались в рабочие процессы ученых и быстро стали стандартом для всех остальных ПК.

Сомнительно, что кто-то за пределами научного сообщества когда-либо сможет позволить себе покупку Alto. Эти компьютеры предназначены, скорее, не для широкого потребителя, а для внутренних исследований Xerox, поэтому массово продаваться они не будут. Но поговорить о них стоит хотя бы по той причине, что многие ПК завтрашнего дня будут разрабатываться с учетом знаний и опыта, накопленных в процессе создания и работы с Alto.



Фото 1: Два Xerox Alto. Каждый процессор Alto смонтирован в стойке прямо под двумя жесткими дисками на 3 Мб каждый. Обратите внимание, видео-дисплеи компьютера в отличие от стандартных телевизионных экранов вытянуты по вертикали, как бумажный лист.

Оборудование


Alto состоит из четырех основных частей: графический дисплей, клавиатура, графическая мышь и системный блок (box), вмещающий дисковый накопитель и процессор. Каждый Alto заключен в элегантный корпус из рельефного металла кремового цвета, что уже намекает на его цену в $32000. За исключением системного блока, стоящего на полу, компьютер помещается на рабочем столе.

Графический дисплей


Графический дисплей самый поразительный компонент Alto. Он похож на телевизионный экран, повернутый на 90 градусов. Дисплей растровый. Его физические габариты составляют 8 дюймов по горизонтали и 10 дюймов по вертикали. Черно-белый экран позволяет оперировать с 808 пикселями по вертикали и 606 пикселями по горизонтали. Конечное разрешение составляет приблизительно 80 точек на дюйм.

Изображение выводится методом побитового растрового сканирования. Это значит, что каждая точка дисплея соотносится с конкретным битом в памяти.

Что касается отображения текста, на экране помещается до 60 строк по 90 символов (из расчета, что каждый символ имеет размеры 7x9 пикселей, как и в большинстве видеотерминалов). Alto не имеет аппаратного знакогенератора. Набор символов может быть создан пользователем, а затем выведен на экран. Смешанные шрифты также разрешены, поэтому тексты различного размера и формы могут быть показаны на экране одновременно.



Фото 2: Программа для тестирования клавиатуры. Каждая кнопка на клавиатуре Alto имеет свой сигнальный провод, поэтому поддерживается одновременное нажатие сразу нескольких клавиш. На изображении выше нажатые кнопки отмечены черным. Небольшой квадратик над клавиатурой обозначает мышь. Как можно увидеть, одна ее кнопка нажата.

Поскольку пиксели экрана соотносятся только с одним битом памяти, градации цвета и интенсивности компьютер не поддерживает. Однако высокая плотность пикселей и различные комбинации из них позволяют сформировать текстуру, которая создает впечатление оттенка серого. Точно так же печатаются фотографии в газетах.

Клавиатура




Фото 3: Игра Пинбол. Флипперы управляются с помощью двух клавиш Shift. Порт Alto может быть соединен с динамиком для воспроизведения игровых звуков.

Если не углубляться в детали, клавиатура Alto в точности копирует обыкновенную печатную машинку за исключением нескольких специальных клавиш. Она весьма удобна в печати и может быть отсоединена в любой момент. Кроме того, каждая клавиша имеет собственный сигнальный провод, подходящий к интерфейсу клавиатуры. Это позволяет программам пользоваться всеми преимуществами так называемых аккордных команд, когда пользователь держит нажатыми одну или несколько клавиш. К примеру, аккорд Shift+Control+E Alto распознает с той же легкостью, что и A+B+C. Еще один плюс возможность определить длительность нажатия клавиши. К примеру, Пинбол определяет силу удара по тому, как долго пользователь удерживает кнопку. Разумеется, существует и другое программное обеспечение, которое позволяет пользоваться клавиатурой в более консервативной манере.

Графическая мышь




Фото 4: устройство ввода мышь. Оператор использует мышь для контроля расположения курсора на экране. Она определяет изменение своего собственного расположения, а оператор катает её по коврику из мягкого пластика.

Мышь это небольшая коробочка, на верхней грани которой расположены три кнопки. Она соединяется с клавиатурой Alto посредством тонкого и гибкого провода. Кнопки называются красной, желтой и зеленой, несмотря на то, что все они черного цвета. Мышь размещается в правой руке пользователя и катается по мягкому пластиковому коврику, который вращает шарики на её нижней части.

Изменение положения мыши отслеживается по состоянию одного из этих шариков, а затем отсылается компьютеру. Соответственно перемещается курсор на дисплее. Физическое положение мыши на столе не имеет значения, поскольку отслеживается только сам факт ее перемещения. Графический интерфейс мыши гораздо удобнее, нежели bit pad, джойстик или трекбол. Многие программы Alto могут управляться только мышью, без участия клавиатуры.

Системный блок


Процессор и дисковое хранилище Alto располагаются в небольшом шкафчике-стойке высотой до пояса. Каждый Alto снабжается дисковым накопителем объемом 3 Мб. Жесткие диски из-за их формы и габаритов часто сравнивают с коробками для пиццы.

Мозг Alto это 16-битный изготовленный на заказ процессор. Он состоит из множества TTL ICs (интегральные схемы транзисторно-транзисторной логики) среднего и малого размера. Процессор способен выполнять порядка 400 тысяч инструкций в секунду. Каждый Alto имеет адресное пространство объемом 64 тысячи 16-битных слов, включая экранную область. Использование технологии под названием выбор банка позволяет расширить её до 256 тысяч слов. Компьютеры с увеличенной памятью известны под названием wide-bodied Alto, широкоплечий.

Большая часть магии Alto происходит на уровне микрокодов. Alto способен одновременно выполнять до 16 задач, а планирование и операции ввода-вывода осуществляются в микрокодах. Тем не менее, пользователь может управлять только одной задачей. Она обладает самым низким приоритетом и обязана при необходимости отдавать ресурсы другим процессам, к примеру, программам, которые контролируют дисплей, диски, клавиатуру, мышь и Ethernet-соединение. Пользователь имеет прямой доступ к микрокодам и при необходимости может переписать их в соответствии с собственными нуждами.


Реклама Alto, 1979

Программное обеспечение


В Alto для многих задач, которые чаще всего выполняются аппаратно (например, знакогенерация), используются программы. В итоге получается весьма громоздкая, но одновременно гибкая архитектура.

Каждый Alto снабжен ROM (read-only memory), программного содержимого которого достаточно для того, чтобы загрузить Alto из локальной сети. Благодаря этому пользователь всегда имеет возможность безопасно загрузиться по Ethernet, если какая-то системная программа не работает. Любое ПО для Alto можно получить по сети.

Alto Operation System представляет из себя программу, которая обеспечивает базовый набор инструментов для управления компьютером. Она написана на BCPL, языке, который очень походит на C. Большинство программ запускаются напрямую из Alto OS. Поскольку адресное пространство Alto невелико, специальный метод под названием Junta позволяет BCPL-программам избавляться от ненужных разделов Alto OS во время выполнения. Если же эти фрагменты потребуются позже, их можно восстановить, выполнив Counterjunta.



Фото 5: демонстрация программы Executive на Alto.

Одна из BCPL-программ, выполняемых поверх операционной системы, называется Alto Executive. Она общается напрямую с пользователем и позволяет манипулировать файлами и запускать другие программы. Интересной особенностью Executive является возможность дополнения имени файла.

Если ввести только начало имени файла и escape-код, Executive может дописать его самостоятельно. Программисты могут называть файлы описательным образом (например, Gatewaylnformation.press), но не вводить длинное имя каждый раз при обращении к ним. Исполняющая программа распознает файл, как только получит достаточно символов для его однозначной идентификации. Введя вопросительный знак вместо escape-кода, вы получите от Executive все имена файлов, с которыми совпадает введенный текст.

У Alto очень гибкая и надежная файловая система. В отличие от многих файловых систем (например, у CP/M от Digital Research или TRSDOS от Radio Shack), которые ограничивают имена до 6-8 символов плюс расширение из 3-х символов, файловая система Alto допускает имена файлов длиной до 31 знака. Когда вы вводите имя файла, оно сохраняется в том же виде, в котором было напечатано, даже с учетом прописных и строчных букв. Поскольку имена файлов могут быть очень длинными, это позволяет программисту использовать прописные и строчные буквы для улучшения читабельности. Согласитесь, LongFileName.BigExtension намного приятнее глазу, чем LONGFILENAME.BIGEXTENSION. Когда пользователь запрашивает файл у компьютера, регистр игнорируется. Допустимо любое из двух имен в предыдущих примерах, а также longfilename.bigextension.

Файлы в Alto делятся по страницам. Каждая из них содержит небольшой заголовок, который описывает страницу, определяет, к какому файлу она принадлежит, а также указывает на места на диске, которые содержат следующую и предыдущую страницы того же файла. Это делает файловую систему практически неразрушимой. А программа под названием Scavenger может автоматически восстанавливать поврежденную файловую систему.



Фото 5b: NetExecutive (похожа на Executive, но позволяет получать данные по Ethernet)

Конечно же, Alto не существует в вакууме. Для работы с сетью Ethernet требуется программное обеспечение. Часть этого программного обеспечения появляется в форме NetExecutive (см. Фото 5b) и FTP (file-transfer program, программа для передачи файлов). NetExec это программа, очень похожая на Alto Executive, но софт она загружает по сети, а не с жесткого диска. Пользователю не нужно хранить редко используемые или большие программы локально. Их можно загружать через сеть (со скоростью около 800 000 бит в секунду) только при необходимости. FTP выполняет примерно ту же задачу, но куда более гибко.



Фото 5c: Mesa-программа, редактируемая в Bravo. Обратите внимание на то, что в листинге используются различные шрифты.

Несмотря на то, что большая часть ПО для Alto написана на BCPL, недавно появился новый инструмент для разработки: Mesa. Это подобный Паскалю язык программирования. С BCPL из-за ряда различий в микрокодах он не совместим. Вполне вероятно, Mesa станет основным языком программирования для преемников Alto.

BCPL и Mesa системные языки Alto, на них написаны основные утилиты и множество прикладных программ. Тем не менее, на Alto доступны и другие. Существенная часть научно-исследовательского ПО написана на SmallTalk. Это очень мощный и простой в изучении язык программирования. Кроме того, компьютер поддерживает LISP, популярный в сообществе исследователей искусственного интеллекта.

Использование экрана




Фотография 5d: представление директории в Neptune directory editor. Отмеченные имена файлов выбраны для проведения дальнейших операций (печать или удаление). Курсор выглядит как крестик в окружности.

Alto обладает превосходными графическими возможностями. Экран может быть поделен на окна. Многие программы для Alto управляются только посредством мыши и этих окон. К примеру, Neptune служит для работы с содержимым локального диска. Можно удалить файл, кликнув по нему мышью, а затем нажав экранную кнопку Delete. Как только курсор перемещается в новое окно, он может изменить форму: в одном окне он выглядит как стрелочка, а в другом уже как кисть.



Фотография 5e: Bravo может использовать различные шрифты (для Alto есть сотни шрифтов, от готических до эльфийских рун. Центральный абзац на дисплее отображается на греческом).

Поскольку Alto широко используется для исследований в области автоматизации делопроизводства, ему необходим хороший текстовый редактор. Bravo это текстовый редактор и форматер. В традиции экранно-ориентированных редакторов текущее состояние пользовательского файла всегда отображается на экране. Bravo управляется командами клавиатуры и с помощью мыши. Пользователь может открывать в окнах сразу несколько файлов. Текст добавляется и удаляется с помощью курсора мыши и клавиатурных команд. Bravo поддерживает множество различных шрифтов и позволяет пользователю легко переключаться между ними. Кроме того, Bravo запоминает изменения, внесенные в документ, и позволяет пользователю отменить их.

Помимо функций редактирования текста, пользователю могут понадобиться иллюстрации. Для этого есть специальная программа, Draw.

Draw это интерактивная программа для рисования. В ней есть множество разных инструментов для создания и редактирования изображений, собранных из линий, кривых и текста. Draw делит экран на несколько окон (см. Фото 6 ниже). В левой части экрана расположено меню команд и различные кисти. Сверху находится область уведомлений и ввода текстовых команд. Середина экрана рабочая зона. Кривые можно нарисовать либо вручную, либо отметив несколько точек и позволив Draw математически достроить линии. Как только фигура готова, можно поработать с ней кистями. Это похоже на работу художников и каллиграфов: у пользователя остается простор для самовыражения. С помощью мыши и клавиатуры можно продублировать объект, повернуть его, растянуть или сжать.



Фото 6а. Использование программы Draw: точки размещаются курсором, а кривые и линии дорисовываются программой.



Фото 6b. Использование программы Draw. Линии могут быть нарисованы различными кистями (курсор изменился на маленькую кисть).



Фото 6с: Использование программы Draw, пунктирные линии создаются с помощью курсора-ножниц.



Фото 6d. Использование программы Draw: можно математически манипулировать изображением. Новую фигуру можно создать путем переворачивания, наклона или растяжения копии оригинала.

Сеть


Каждому Alto назначается Ethernet-адрес, который однозначно идентифицирует его в сети. Стандартный адрес, например, 50#100, большинству людей ни о чем не говорит. Поэтому каждому Alto присваивается собственное, запоминающееся имя. Например, компьютеры Alto в Стэнфорде названы в честь рек и гор штата Калифорния. Alto в CMU названы в честь драгоценных камней, а Alto в самой Xerox в честь выдающихся людей. В результате получаются такие интересные имена, как Cypress, Turquoise или Machiavelli. Их гораздо легче запомнить, чем условный 50#100.

Сети Alto не состоят только из персональных компьютеров. К Ethernet-сети могут быть подключены и другие виды устройств, например, серверы.

Серверы это компьютеры Alto без пользователя, имеющие свою узкую задачу. Например, сервер может быть подключен к принтеру, и печать файла будет состоять из отправки соответствующих сообщений на сервер печати. Другим распространенным типом серверов является файловый сервер. Эти машины поддерживают очень большие диски и являются репозиториями для программ и файлов, которые слишком велики или слишком редко используются, чтобы их хранить на обычных машинах. Стэнфордский файловый сервер называется Lassen.

К сети можно подключить коаксиальным кабелем совершенно чистый Alto с пустыми с завода накопителями, и он обзаведется полным набором ПО в считанные минуты. Alto также может быть отключен, перемещен на другой порт и снова подключен. Это не повлияет ни на производительность сети, ни на сам компьютер.


Фото 7: многопользовательская программа Trek. Эта игра полностью управляется мышью. В нижней части экрана радар ближнего действия; выше более мощный радар, окна навигации и управления оружием.

Существует несколько программ, использующих возможности Ethernet. Самые интересные из них игры. Trek многопользовательская космическая игра, управляемая преимущественно мышью (см. Фото 7).

Mazewar еще одна многопользовательская игра, лабиринт (см. Фото 8). Уникальная особенность этих игр заключается в том, что несколько пользователей могут присоединяться к игре или выходить из нее по своему усмотрению, не влияя на других игроков. Поскольку все Alto могут одновременно прослушивать один и тот же пакет (блок информации в Ethernet), игровая программа работает не на одной координирующей машине, а сразу на всех машинах-участниках независимо.


Фото 8: Многопользовательская игра Mazewar. Любой Alto в сети может присоединиться к игре или выйти в любое время.

Взгляд в будущее


Alto можно пользоваться и автономно, но наиболее эффективная конфигурация это группа Alto, соединенных по Ethernet. Поскольку Ethernet является локальной сетью, было разработано специальное устройство, шлюз, который позволяет локальным сетям взаимодействовать с другими сетями Ethernet или пакетными сетями других типов. Сейчас многие компании заняты разработкой сетевых схем, которые позволили бы передавать пакеты по линиям кабельного телевидения. Эти кабели в настоящее время установлены во многих домах и учреждениях, поэтому легко представить себе город будущего с информационной сетью, аналогичной электрической сети. В сочетании с системой электронной почты (сегодня на Alto используется прототип Laurel) возможности ошеломляют.

Alto существует уже несколько лет. Однако исследования не стоят на месте, и старые технологии понемногу покрываются пылью. Новые продукты будут основываться на бесценном опыте, полученном при создании и эксплуатации Alto.

В ближайшее время стоит ожидать резкого повышения качества персональных компьютеров и появления новых способов соединять их между собой.
Но без сомнения: Alto один из первых персональных компьютеров, который удовлетворяет потребностям и программистов, и секретарей, и бизнесменов.



Послесловие


Всего было произведено несколько тысяч компьютеров Alto. Они использовались как внутри самой Xerox, так и в нескольких крупных университетах. До масс-маркета компьютер так и не добрался. Сейчас трудно переоценить степень новаторства Xerox: сетевые возможности, необычные программные решения, форм-фактор, похожий на современный. Может показаться, что в 1973 году кто-то открыл секрет машины времени и украл компьютер будущего.

Xerox Alto оставил немалый след в мировой компьютерной истории. Его интерфейсу подражали лидеры рынка. Его технологии и находки применялись во множестве более новых компьютерных устройств (в 1979 году Стив Джобс попал на экскурсию в Xerox PARC, после чего незамедлительно решил воплотить увиденное в Apple II).

Прикоснуться к Alto прямо сейчас можно на этом сайте, с помощью браузерного эмулятора. Приведем несколько собственных скриншотов из игр и программ Alto. Предупреждаем, эмулятор весьма неспешен.

Также существует стационарный эмулятор Alto, ContrAlto, написанный на C#. Его исходный код можно найти на GitHub.

В завершение статьи поделимся несколькими скриншотами.


Аналог Морского боя


Игра Turkey. Картинка перемешивается при нажатии любой клавиши на клавиатуре. Управляется мышью.


Менеджер директорий Neptune


Интерфейс программы Draw


Увы, ни один из наших дизайнеров с Alto Draw не справился. Но было очень интересно!


Демонстрационное видео Alto 1974 года на японском
Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru