де эмбеддер что это такое
Эмбеддеры, деэмбеддеры аудио
Тип: Эмбеддеры, деэмбеддеры аудио.
Тип: Эмбеддеры, деэмбеддеры аудио.
Тип: Эмбеддеры, деэмбеддеры аудио.
Тип: Эмбеддеры, деэмбеддеры аудио.
Тип: Эмбеддеры, деэмбеддеры аудио.
FC-69 – устройство для замешивания аналогового (mJack) аудиосигнала в сигнал HDMI (эмбеддер) и извлечения аналогового (mJack) и цифрового аудиосигнала (S/PDIF) из цифрового сигнала HDMI (деэмбеддер). Разрешение HDMI до 4096х2160, поддерживается HDCP, EDID. Позволяет вводить небалансный аналоговый стереосигнал в HDMI, а также извлекать аудиосигнал из входного сигнала HDMI или обратного аудиоканала (ARC, для выходного сигнала HDMI). Выделенный сигнал подается одновременно на выходы аналогового стерео и S/PDIF (RCA). Поддерживает HDCP 1.4, многоканальное несжатое вложенное аудио, Deep Color, CEC. Производит автоматические эквализацию и перетактование сигнала, благодаря чему увеличивается максимальное расстояние передачи цифрового сигнала. Конфигурация прибора выполняется с помощью DIP-переключателей.
Что такое эмбеддинги и как они помогают искусственному интеллекту понять мир людей
Как привычные слова изменяют цифровой мир вокруг нас, рассказывает доктор технических наук Владимир Крылов, консультант Artezio.
Современные системы распознавания речи и текста открывают для людей новые возможности, значительно упрощая общение человека и машины. Мы можем отдавать голосовые команды автопилоту, спросить в чате у бота, какая завтра будет погода или получить рекомендации, как улучшить текст для книги. Все это стало возможным благодаря уникальным разработкам ученых и привычным словам, которые искусственный интеллект научился понимать с помощью эмбеддингов.
Технологии искусственного интеллекта включают в себя обработку текста на естественных языках, сокращённо NLP, то есть Natural Language Processing (не путайте с нейролингвистическим программированием!). Эмбеддинг в NLP означает процесс или, чаще, результат процесса преобразования языковой сущности – слова, предложения, параграфа или целого текста в набор чисел – числовой вектор
В русскоязычной литературе эмбеддингами обычно называют именно такие числовые векторы, которые получены из слов или других языковых сущностей. Напомню, что числовым вектором размерности k называют список из k чисел, в котором порядок чисел строго определен. Например, трехмерным вектором можно считать (2.3, 1.0, 7.35), а (1, 0, 0, 2, 0.1, 0, 0, 7.9) – восьмимерным числовым вектором.
Посмотрите в упомянутый Толковый словарь Ушакова – вы не найдете там такого популярного слова как «компьютер». Существенно снизить вероятность такой проблемы можно не используя специальный словарь, а нумеруя слова в произвольном обширном наборе текстов, например, в Википедии, Большой российской энциклопедии. Для этих целей сегодня создаются специальные наборы, называемые корпусами текстов.
Существует несколько успешно применяемых алгоритмов такого анализа: латентный семантический анализ, латентное размещение Дирихле и тематические модели Biterm для коротких текстов. Использование таких моделей, например, позволило сортировать гигантские потоки электронных писем по тематике и направлять их согласно предписанным правилам. На этом этапе внутри NLP начал формироваться мощный поток технологий, которые получили общую формулировку, как «понимание естественного языка».
В революционной работе Томаша Миколова, исследователя Google, а затем Facebook, и его коллег в 2013 году было предложено использовать гипотезу локальности: «слова, которые встречаются в одинаковых окружениях, имеют близкие значения». Близость в данном случае – это стоящие рядом сочетающиеся слова. Например, для нас привычно словосочетание «заводной будильник». А сказать “заводной океан” мы не можем — эти слова не сочетаются. Для получения таких свойств нужно строить эмбеддинги слов в высокоразмерном (но не зависящем от числа слов) векторном пространстве. Чтобы каждому слову теперь соответствовал набор из двух-пяти сотен чисел, и эти наборы удовлетворяли свойствам математического векторного пространства.
То есть, чтобы их можно было складывать, умножать на скаляры, находить между ними расстояния и при этом каждое такое действие с числовыми векторами имело смысл как некоторое действие над словами. Все публикации и лекции об эмбеддингах сегодня сопровождает известная картинка, поясняющая сказанное.
Мы видим, что семантическое отношение «МУЖЧИНА-ЖЕНЩИНА» для эмбеддингов этих слов сводится к наличию некоторого вектора разности между ними, который удивительно сохраняется и для эквивалентного семантического отношения ДЯДЯ
КОРОЛЕВА. Это позволяет записать простое математическое соотношение: ЖЕНЩИНА-МУЖЧИНА=КОРОЛЕВА-КОРОЛЬ. Сделаем простое преобразование этой формулы: ЖЕНЩИНА-КОРОЛЕВА=МУЖЧИНА-КОРОЛЬ. И правда, это выглядит справедливым: женщина без звания королевы – то же самое, что мужчина без звания короля. А вот вторая картинка поясняет, что эмбеддинги сохраняют и отношение «один»
«много». Миколов назвал метод получения таких эмбеддингов «word2vec».
Он основан на использовании вероятностной оценки совместного употребления групп слов и самообучаемой на корпусах текстов нейронной сети. Идея оказалась плодотворной, и уже вскоре мы были свидетелями построения ещё более изощрённых моделей для получения эмбеддингов как отдельных слов, так и предложений, и целых документов. Это модель GloVe, разработанная в Стэнфорде, fastText – разработанная Facebook, doc2vec – модель, отображающая в числовой вектор целый документ. В последние годы эмбеддинги получают с помощью весьма сложных моделей глубокого обучения для сохранения в свойствах векторов всё более тонких отношений естественного языка. Получаемые результаты настолько впечатляют, что эксперты отметили появление таких моделей как новую эру эмбеддинга.
Понимая всю сложность моделей такого уровня, не могу не удержаться от попытки рассказать, как же все-таки получаются эмбеддинги в самой хайповой сегодня модели BERT, разработанной Google AI Language в 2018 году.
В основе лежит нейроархитектура, называемая Transformer. Каждое слово кодируется уникальным ключом, и последовательность слов подается на так называемую рекуррентную нейронную сеть для предсказания некоторого числового многомерного вектора – эмбеддинга.
BERT может предсказывать не только слова, но и целые предложения. В процессе обучения BERT модель получает пары предложений в качестве входных данных и учится предсказывать, является ли второе предложение в паре последующим предложением в исходном документе. Во время обучения 50% входных данных представляют собой пару, в которой второе предложение является последующим предложением в оригинальном документе, в то время как в остальных 50% входных данных в качестве второго предложения выбирается случайное предложение из корпуса. Предполагается, что случайное предложение будет отсоединено от первого предложения.
BERT можно использовать для самых разных языковых задач, например, модифицируя нейронную сеть.
Эмбеддинги открыли возможность одновременного оперирования на разных естественных языках. Ведь если построить пространство эмбеддингов предложений и слов на английском и русском языке, то одинаковым семантическим понятиям должны соответствовать одни и те же эмбеддинги. Такое совмещение должно осуществляться в процессе обучения нейропереводчика. Тогда перевод нового текста с английского будет сводиться к его эмбеддингу и декодированию в словах русского языка, на который нужно осуществить перевод. Известны поисковые машины, которые принимают запрос на одном языке и отыскивают информацию на любом языке, используя обратный индекс на основе эмбеддингов.
Перед искусственным интеллектом (ИИ) открыта масса задач не только понимать особенности высказанного человеком и выбирать заранее декларированные возможные решения на их основе, но и строить сами решения. Достижение таких целей в системах искусственного интеллекта осуществляется использованием архитектур с многими нейронными сетями, генетических алгоритмов, деревьев выбора и других. Все они как правило работают эффективно, если данные для них представлены в виде числовых векторов. Это означает, что все данные для искусственного интеллекта следует представлять эмбеддингами.
В последнее время появилось несколько работ, посвященных эмбеддингам сущностей, отличных от лингвистических. Хотя здесь можно и сомневаться, нужно ли интеллекту искусственному, да и естественному, знать какие-то сущности, кроме выраженных средствами языка, естественного или искусственного, но воспринимаемого человеком. В конечном итоге и отношения между сущностями описываются средствами языка, а значит могут рассматриваться равноправно наряду с отношениями слов, предложений и текстов. Все это говорит о том, что путь эмбеддинга для любых сущностей, с которыми должен оперировать ИИ, является перспективным и корректным.
В нашей лаборатории ведутся исследования в области использования эмбеддингов для представления правового пространства – статей уголовного кодекса, гражданского кодекса, трудового кодекса, судебных решений совместно с представлением нарративов (повествовательных текстов), описывающих некоторые факты. Уже сегодня нам удалось построить весьма качественный ИИ, который может заменить аппарат суда для квалификации материалов дела на этапе подготовки проекта судебного решения: какие нормативные акты нарушаются в описании фактов, представленных нарративом.
Сегодня всё больше и больше людей занимаются разработкой эмбеддингов. В принципе, уже можно говорить о том, что достаточно универсальный подход может базироваться на идее, что ИИ должен «мыслить» словами, в языковой форме. Другая идея опирается на предположение, что состояния мира могут преобразовываться в эмбеддинги, минуя словесное описание, например изображения или аудиозаписи можно сразу преобразовывать в многомерные вектора.
Если обучать модель для такого эмбеддинга совместно с текстами, то ИИ сможет оперировать как с однородными данными и с картинками, и со словами, и со звуками. Совсем недавно в своей лекции в Беркли Дэн Гиллик из Google предложил строить ИИ для поиска информации размещая все различные объекты / сущности в одном и том же векторном пространстве, независимо от того, составлены они из текста, изображений, видео или аудио.
Эмбеддер никогда не скучает, никогда!
Эмбеддер это не профессия, а стиль жизни.
Весьма странное ощущение. Я видел самоделки, которые крутые, но мне не нужны. Я видел огромное множество самоделок, которые я вообще не понимаю какая от них реальная польза. Были устройства которые вроде бы и полезные, но так убого сделаны, что не хочется их повторять. Но это пожалуй что то новое. Я не могу сказать, что устройство плохо сделано. Это не примитивная светодиодная моргалка. И оно даже вроде бы полезное. Но я не хотел бы, что бы оно оказалось у меня дома было такое устройство. Приходишь ты чайку попить, а она на всю квартиру реветь начинает.
Теплица на Ардуино-Мега. Часть 6.
В течение двух недель в теплице не только тестировалась система автоматического поддержания температуры, но и неделю назад были высажены огурцы. В прошлой части повествования я рассказывал об автоподогреве и автопроветривании.
Теперь расскажу об автоматическом поливе. Его конструкция в моей теплице выглядит примерно так:
Из большого бака раз в день в определенное время ( настраивается с помощью меню ) вода наливается в бак, расположенный в теплице, с помощью насоса. В моем случае в 10-00. Количество воды определяется срабатыванием поплавкового датчика. На всякий случай через меню можно настроить предельное время работы насоса ( защита от несработки датчика. Итак, вода налилась:
После этого вода в баке весь день греется в теплице, в которой тепло. А вечером, у меня настроено в 19-00, насос включатся на 40 секунд, вода переливается и уже самотеком, по закону сообщающихся сосудов, выливается на грядку:
Как я настраивал автополив можно посмотреть на Youtube.
Электрическую схему теплицы можно посмотреть в предыдущих постах, а вот скетч пришлось переделать. Время для работы насоса, достаточное для того, чтобы вода перелилась и начался полив, составляет 40 секунд. Я, недолго думая, написал:
Однако оказалось, что если настраиваем 15 секунд, все работает нормально, а если 40, то программа останавливается на этом delay навсегда. Так и не разобрался, почему. Не подскажете начинающему? Переписал таким образом:
digitalWrite (ReleNasos_2,0); // Включаем насос
for (int Poliv_delay = 0; Poliv_delay Показать полностью 3
Теплица на Ардуино-Мега. Часть 4.
Некоторые мои подписчики интересуются, как продвигаются дела с теплицей, о которой я рассказывал ранее:
Немного о том, как все получилось так как получилось. Изначально настройка параметров теплицы с кнопочек с отображение на дисплее не планировалась, поэтому я предусмотрел кнопки и переключатели в ящике. Все это можно было тоже реализовать программно, но раз уже сделал, то они сохранили свою функциональность:
— переключатель обогрева почвы (обогрев отключен / включен автоматический обогрев),
— переключатель обогрева водуха (обогрев отключен / включен автоматический обогрев),
— трехпозиционный переключатель открывания окон (автоматика отключена, окна открыты / автоматическое управление окнами / автоматика отключена, окна закрыты),
— кнопка набора воды в бак,
— переключатель режимов полива (один раз в день / два раза в день)
— кнопка включения подсветки дисплея, установленная сверху ящика. Включает подсветку на 30с.
Сразу понятно, что все это для случаев, если вдруг что-то пойдет не так с автоматикой.
Теперь о настройках, которые можно установить с кнопок на панели. Основное меню состоит из 3-х пунктов:
2. Установка даты-времени.
3. Тестовая программа для концевиков и моторов открывания окон.
В меню настроек можно установить следующие параметры:
2. Время второго полива (если включен режим полива 2 раза в день)
3. Время набора воды.
4. Температура открытия окон.
5. Температура закрытия окон.
6. Температура включения обогрева почвы.
7. Температура отключения обогрева почвы.
8. Температура включения обогрева воздуха.
9. Температура отключения обогрева воздуха.
Жена сказала, что поскольку нет никакого резервирования и защиты, если концевики не сработают, нужно еще установить предельное для работы насоса и моторов окон. Это было правильное и справедливое замечание, поэтому пришлось ввести и такие настройки:
10. Предельное время работы мотора открывания окна 1.
11. Предельное время работы мотора открывания окна 2.
12. Предельное время работы мотора закрывания окна 1.
13. Предельное время работы мотора закрывания окна 2.
14. Предельное время работы насоса.
15. Время работы насоса для запуска полива.
Еще один датчик DS18B20, такой же, как остался закопанным в почву, уже приехал. Поэтому я смог подключить его к панели и панель на столе была протестирована полностью. Работу концевиков я имитировал микропереключателями, датчики прислонял к бутылке со льдом, а в кабинете 27 градусов, жарко, так что включение всех реле протестировал.
Теплица на Ардуино-Мега.
Все мои истории с предысторией. Моя мать живет в собственном доме, но здоровье уже не позволяет ей возиться в огороде. А моя жена, кандидат наук, очень любит «отдохнуть», копаясь в верхнем слое планеты. В соседем от матери доме живет моя сестра с семьей. Так вот, муж моей сестры, зовут его Александр, ближе к концу лета (мой отпуск как раз был где-то на середине), позвал меня посмотреть на сконструированный им девайс. Это было устройство с роликами, шестеренками и большим круглым рулем. Александр пояснил, что девайс предназначен для того, чтобы гнуь металлический профиль в красивые ровные дуги. Устройство впечатляло своей основательностью, а он пояснил, что теперь страсть как хочется что-то гнуть, но, вроде как нечего, да и свободные средства отсутствуют. Я похвалил его и спокойно себе пошел в свой огород, помогать жене наслаждаться огородными работами. И тут жена спрашивает, видел ли я устройство, и не хочу ли я принять предложение Александра загнуть нам профилей на теплицу. Я понял, что хитрый родственник уже заинтересовал жену перспективами новой теплицы для огурцов. Я с кислой рожей стал говорить, что надо ее открывать-закрывать, поливать, а мы только на выходных. и т.д. А она мне и говорит: «Ну вот и сделай на Ардуине, чтоб она сама.. Или не по силам?»
Семья активно помогала, дочь занималась покрасочными и украшательскими работами, а также подавала инструменты.
Засыпал, как положено, песочком, прикрыл металлической сеткой, утеплил наружний борт пеноплексом, а уж потом землю насыпали.
Установил бак на одну поливку (в него насос будет воду накачивать). Установил систему полива самодельную.
Дорожку к теплице выложил (вокруг газончик будет).
После этого занялся форточками. Алекандр, идейный вдохновитель, сварщик и любитель гнуть профили, (когда он говорил, как ему не терпится опробовать свой девайс и что-то гнуть, напомнил мне робота из м-ф «Футурама») еще и занимается ремонтом автомобилей. Поэтому подарил мне стаклоподъемник от какого-то иностранного автомобиля. Еще валялся у меня от «Приоры». Вот они-то и были использованы для открывания форточек. Вот этот от иномарки, кажется от Субары:
Попрошу за качество видео не пинать, я не оператор. Вот видео второго окна, которое открывается стеклоподъемником от приоры, но его я решил переделать, поставлю зубчатый ремень от 3Д принтера, уже приготовил.
[CV]: Резюме эмбеддер-инженера: специфика составления и продвижения
Итак, каким же должно быть «идеальное» резюме цифрового дизайнера? Ниже представлены опробованные на практике советы (из личной копилки или копилки коллег-единомышленников).
Очевидные вещи
Начну с таких неспецифичных для отрасли и очевидных вещей как то:
Краткость — сестра таланта, но не в CV
По какой-то неизвестной причине с каких-то пор стандартом де-факто стало считаться одностраничное резюме, в лаконичной форме содержащее только основную информацию. Считаю это правило устаревшим и не соответствующим специфике отрасли — на одной страничке при сохранении юзабилити можно уместить только имя и информацию о паре компаний (но не стоит также ударяться в минификацию — играя с размером шрифта, межстрочным расстоянием и полями, пытаясь разместить на одной странице трёхстраничное резюме). Не стоит бездумно верить в предрассудки, кроме одного — одностраничное резюме с высокой долей вероятности полетит в корзину.
Также не стоит пытаться замаскировать опыт и навыки, врядли потенциальный наймодатель — сертифицированный чтец между строк. Опыт и навыки — это те вещи, которые должны быть написаны явно и ясно, а не подразумеваться и вытекать из списка предыдущих наймодателей и должностей. «Обладает ли соискатель конкретными навыками и опытом?» — этот вопрос меньше всего хочет задавать себе наймодатель.
Но и перебарщивать тоже не стоит — весь непрофильный опыт должен быть выжжен калёным железом: о том, что вы в студенчестве работали разносчиком пиццы/барменом или ваши замечательные навыки работы с офисным ПО врядли будут интересны для потенциального наймодателя.
Проекты
Пункт, вытекающий из предыдущего: как показать опыт, как не скурпулезным перечислением проектов, в которые был вовлечен и подробного описания что именно было сделано и к каким результатам привело? Недооцененное соискателем значение оказывает демонстрация метода решения поставленной перед ним проблемы. Для более стройного изложения участия в проекте будет полезным использовать ненумерованные списки с разным уровнем вложенности, например:
В начале карьеры при отсутствии опыта можно на волонтерских началах поучавствовать в опенсорцном проекте или даже организовать свой DYI-проект формата «сделай сам» (нелишним будет перечислить выполненные стадии проекта и извлеченные уроки), а еще круче — принести на собеседование объект творчества и рассказать о процессе создания. При прочих равных предпочтение в найме отдаётся самомотивированным и увлеченным кандидатам.
Помимо проектов строго обязательным является список с перечислением навыков (опять же — избегайте принуждения наймодателя читать между строк и выводить формулу ваших навыков на основе опыта работы). В этот же раздел полезно отнести навыки работы с конкретным типом измерительного оборудования, известные архитектуры процессоров/семейства ПЛИС, коммуникационные интерфейсы/протоколы, владение EDA/CAD-тулами, скриптовые и языки программирования (таки-удержался, чтобы дописать сюда же — фреймворки 😉 ).
Позиционирование
Чётко определите для себя область, в которой хотите работать и профессионально развиваться и исходя из этого подавайте себя. Не стоит писать: «по чётным дням разработчик, по нечётным — верификатор«, или «в тёплое время года готов писать драйвера устройств, для которых разрабатывал PCB«. Дайте прежде всего сами себе честный ответ на вопрос в чём вы сильны и в чём хотите развиваться дальше — быть может это будут два разных ответа, не критично. Критично что ваше резюме должно быть пронизано духом развиваться и заниматься интересной вам сферой деятельности. Вычистите резюме от белого шума, слабо коррелирующего с этим стремлением.
Заключение
В заключении хочется дать совет, ценность которого легко недооценить: полезно обновлять резюме раз в несколько месяцев, установите себе конкретные даты в календаре, когда будете делать это; например, ежеквартально — хорошая частота для того чтобы сесть и обновить резюме новыми проектами и навыками. Редкие обновления обычно приводят к пробелам в информации или её искажению из-за забывания того, что было сделано. Помните: самое худшее время для обновления резюме — это когда Вы ищете работу.