Številni preboji na področju hitrosti in natančnosti super-resolucije posameznih slik (ang. single image super-resolution, SISR) so bili že doseženi. Eden od največjih še nerešenih izzivov je, kako obnoviti fine teksturne podrobnosti pri uporabi super-resolucije z velikimi faktorji povečanja. Tipična rešitev za SISR vključuje uporabo konvolucijske nevronske mreže (ang. convolutional neural network, CNN), vendar pa so na voljo tudi novi pristopi, ki uporabljajo generativne nasprotniške mreže (ang. generative adversarial network, GAN). Obnašanje metod super-resolucije, ki temeljijo na optimizacij, je v principu vodeno in pogojeno z izbiro funkcije izgube (angl. loss function). V tem delu predstavljamo opis in evalvacijo mrež SRResNet in SRGAN. SRResNet predstavlja rezidualno globoko mrežo, SRGAN pa je generativna nasprotniška mreža. Obe mreži uporabimo za reševanje problema super-resolucije slik (angl. super-resolution, SR). SRResNet je zmožna iz močno pomanjšanih slik obnoviti foto-realistične slike sprejemljive kakovosti. SRGAN je zmožna ekstrapolirati foto-realistične naravne slike z visokimi faktorji povečanja. To dosežemo z uporabo funkcije zaznavne izgube (angl. perceptual loss function), ki je sestavljena iz nasprotniške izgube (angl. adversarial loss) in vsebinske izgube (angl. content loss). Nasprotniška izguba potisne rešitev na razsežnost naravnih slik z uporabo diskriminatorne mreže. Ta je naučena razlikovati med originalnimi foto-realističnimi slikami in povečanimi slikami. Vsebinska izguba pa je motivirana z zaznavno podobnostjo namesto s podobnostjo v prostoru pikslov.
Prenesi celotno besedilo:
Članek je v celoti na voljo le v angleškem jeziku.
Avtor: Sebastien Strban
Šteje objektov je ključno v raznovrstnih aplikacijah vse od analize rasti celičnih struktur, ocenjevanja množic v video nadzornih sistemih, do štetja produktov na proizvodnih linijah. Klasične metode so v teh primerih neuporabne, saj potrebujejo velike učne množice, ki pa v nevednih primerih pogosto niso na voljo. Metode, ki jih razvijajo v Laboratoriju za umetne vizualne spoznavne sisteme na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, pa omogočajo natančno štetje z zgolj nekaj učnimi primeri in predstavljajo metodološki skok v računalniškem vidu.
Prenesi celotno besedilo:
Digitalna preobrazba organizacij predstavlja nujen proces za doseganje konkurenčnosti tako gospodarskega, kot tudi javnega sektorja, ki tako prispevata k razvoju celotne družbe. Z namenom spodbujanja in pospeševanja tega procesa je Evropska komisija sprejela dva večletna delovna programa za program Digitalna Evropa (DIGITAL) za podporo digitalni preobrazbi in krepitev kibernetske varnosti.
V okviru javnega razpisa za Digitalna inovacijska stičišča (ang. European Digital Innovation Hubs, EDIH), ki ga je Evropska komisija objavila v letu 2021, sta bila izbrana dva slovenska kandidata, konzorcij DIGI-SI in SRC-EDIH, 4PDIH pa je pridobil certifikat odličnosti.
Prenesi celotno besedilo:
V okviru projekta EuroCC2 sta strokovnjaka s Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru (FERI UM) aprila 2024 izvedla 8-urno izobraževanje z naslovom Pospeševanje aplikacij CUDA C++ z več grafičnimi procesorji. Predavanje s poudarkom na praktičnem delu je potekalo v sodelovanju z NVIDIA in IEEE. Izvedla sta ga doc. dr. Domen Verber in asistent Jani Dugonik s FERI UM.
Prenesi celotno besedilo:
Optimizacija trupa kontejnerske ladje za plovbo v mirnih vodah in v primeru dodatnega upora zaradi valovanja predstavlja kompleksen tehnični izziv. V mirnih vodah je poudarek na zmanjšanju upora za izboljšanje učinkovitosti porabe goriva in hitrosti, kar pogosto pomeni optimizacijo trupa. V primeru valov pa je potrebno upoštevati še druge dejavnike, kot so gibanje, ki ga povzročajo valovi, odboj in lom valov. To zahteva interaktivni pristop z uporabo CFD simulacij in HPC sistemov, da se na ta način doseže uravnoteženo obliko trupa za večjo učinkovitost v mirnih vodah in geometrijske značilnosti, ki zmanjšujejo dodatni upor valov.
Prenesi celotno besedilo:
Pri razvoju novih zdravilnih učinkovin raziskovalni laboratoriji uporabljajo robotizirano opremo za visokozmogljivo rešetanje (angl. high-throughput screening, HTS), ki omogoča avtomatizirano eksperimentalno in vitro biološko vrednotenje različnih spojin z zmogljivostjo več sto tisoč spojin. Gre za razmeroma drag in zapleten postopek, ki pa ga s hitrim razvojem računalniške znanosti dopolnjujejo in nadomeščajo računalniška orodja za molekulsko modeliranje. Podobno kot poskuse izvajamo in vivo ali in vitro, lahko govorimo tudi o poskusih in silico, kar dobesedno pomeni v siliciju, s tem pa v bistvu mislimo na računalniško simulacijo.
Prenesi celotno besedilo:
Na Arnesu smo nedavno posodobili svojo računsko gručo oz. superračunalnik, ki je sedaj veliko zmogljivejši.
Prenesi celotno besedilo:
Glavni rezultat projekta je 100 digitaliziranih enot kulturne dediščine in 30 turističnih produktov s 5 zvezdicami - AR aplikacija o Ruski kapelici, poustvarjen svet potopljenih vasi, raziskovanje lokalnih zgodb s pomočjo spletne aplikacije, digitalna soba e-Gradovi, interpretacija 7 gradov, Vinogradniška in vinarska interpretacija itd.
Prenesi celotno besedilo:
