Нейросеть научили верстке по картинкам интерфейса
Датский стартап Uizard Technologies представил нейросеть pix2code, обученную «просматривать» изображение или скриншот того или иного пользовательского интерфейса, а затем генерировать готовую страницу со всем необходимым кодом, оформлением и графическими элементами. Готовый код обычно не требует существенной доработки.
Верстка интерфейса программы или сайта — один из самых времязатратных процессов. Обычно дизайнеры заранее готовят необходимые графические элементы и представляют верстальщикам готовое изображение интерфейса, чтобы те понимали, где и как именно нужно располагать эти элементы.
Затем уже программисты, ответственные за верстку, пишут программный код, учитывающий расположение графических элементов и привязывающий их к функциям, обрабатываемым программным обеспечением или движком сайта. Новый алгоритм pix2code позволяет в значительной степени автоматизировать этот процесс.
В случае, если в результате работы нейросети необходимо получить готовый интерфейс высокого качества, ей можно предоставить готовый нарисованный макет программы или сайта. В настоящее время точность генерации кода интерфейсной части составляет 77 процентов, но ее планируется существенно повысить дальнейшими тренировками нейросети.
В настоящее время прототип нейросети, который планируется опубликовать на GitHub, способен генерировать код интерфейса для приложений под операционные системы iOS и Android, а также для сайтов. Скомпилированный алгоритм стартап пока не опубликовал. Разработчики также заявили, что скорее всего не станут публиковать исходный код pix2code.
В декабре прошлого года исследователи из Университета Торонто представили нейросеть, которая умеет сочинять песни о предметах, изображенных на фотографиях. В режиме реального времени алгоритм создает мелодию и подбирает к ней слова. Работу программы проверили на фотографии рождественской ели.
Василий Сычёв
Ее применение снижало смертность от заболевания почти на 19 процентов
Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств США (FDA) одобрило к применению первую систему на основе алгоритмов машинного обучения для непрерывного мониторинга и ранней диагностики сепсиса, говорится в пресс-релизе компании Bayesian Health. Система предназначена для того, чтобы постоянно наблюдать за показателями всех госпитализированных пациентов, обнаруживать признаки сепсиса до того, как их может заподозрить клиницист, и оказывать информационную поддержку при оказании помощи по поводу этого жизнеугрожающего заболевания. Она представляет собой часть более обширной платформы Bayesian для мониторинга различных опасных состояний, таких как сердечно-сосудистые события или дыхательная недостаточность.