SCP fun The SCP Foundation фэндомы SCP-049 Класс Евклид Объекты SCP SCP-1471 SCP-682 Класс Кетер без перевода
Результаты поиска по запросу «
порно сцп
»
The SCP Foundation фэндомы нарисовал сам art CGArt Daniel Venekurt Класс Кетер Объекты SCP SCP-2316
я не вижу тел в воде
Mystery flesh pit Национальный Парк Загадочная Мясная Яма мясная яма длиннопост под катом еще Trevor Roberts Псевдодокументалистика
Национальный парк "Загадочная Мясная Яма"
Здравствуй, любопытный странник.
Сегодня я расскажу тебе об интересном природном образовании в штате Техас, известном как национальный парк "Загадочная Мясная Яма".
Супер организм региона Пермского бассейна, куда более широко известный под именем "Мясная Яма" в простонародье - загадочное и интересное природное явление, обнаруженное в Техасе в 1970 году Джеймсом Джексоном во время геологических исследований по поиску нефти.
Последовавшие за открытием исследования выявили невероятное множество уникальных образований и фактов о "Мясной Яме", и по сей день этот организм является самым мало изученным натуральным образованием в Америке. Ранние исследователи использовали модифицированный водолазный колокол для погружения в недра организма, а более поздние экспедиции смогли использовать достижения современной науки чтобы искусственно расширить входное отверстие и создать в нем исследовательскую базу для изучения феномена.
Основным спонсором исследовательские усилия являлась корпорация Anodyne.
Благодаря усилиям ученных в недрах супер организма были обнаружены уникальные животные, приспособившиеся к условиям жизни под землей внутри его тела. До того, как люди начали осваивать различные мембраны, сосуды и трахеи, проводя в них свет и прокладывая инфраструктуру внутри царила полная темнота, потому абсолютное большинство обитателей, паразитирующих на гиганте слепа.
Пожалуй, самое известное животное, обитающее внутри - Глубинный Веслоногий Рачек, заимевший дурную славу среди исследователей и персонала парка. Эти ракообразные являются одними из крупнейших известных существ найденных в организме, а так же представляют опасность для посетителей парка и местных жителей.
Еще одна широко известная форма жизни, адаптировавшаяся к жизни внутри супер организма - Аморфное Позорище. Такое едкое и презрительное название ученные дали далеким потомкам общего предшественника Длиннохвостой Ласки. ДНК анализ подтверждает близкое родство между двумя животными, не смотря на то, что гротескное нагромождение органов едва ли похоже на своего современного "брата". Однажды проникнув внутрь организма, Ласки медленно адаптировались к жизни внутри складок плоти, где питательные вещества доступны очень легко, а зубы,шерсть и когти только мешают передвижению. За долгие тысячелетия эволюции эти животные удлинили свое тело, после чего потеряли уже ненужные зрение, слух, мускулатуру и скелетную структуру. Современное Позорище обитает в нишах плоти, питаясь соками организма через тонкие кожаные мембраны используя процесс, похожий на осмос. Избавившись от всех лишних органов это существо настолько уменьшило свои потребности по калориям, что стало одним из очень успешных обитателей Мясной Ямы и в данный момент играет ключевую роль в экосистеме.
Высокий научный и коммерческий интерес к уникальному парку помог Мясной Яме стать одним из самых горячих туристических направлений в США. После проведения беспрецедентной и очень смелой совместной советско-американской экспедиции в парке открылся роскошный отель, проработавший до 2007 года, однако об этом - в следующих постах.
dall-e нейронные сети OpenAI ChatGPT анонс dall-e 3 Искусственный Интеллект опять
Future of OpenAI on Dall-E 3 in ChatGPT, Dall-E 3 VS. Midjourney v5 (RIP Midjourney!!!!!)
Отличный комментарий!
Ммм, ещё больше низкосортного халтурного кала вместо нормальный артов. Спасибо, ебаное человечество.
Mr.Cat^__^21.09.202323:33ссылка
нейронные сети шакалы Индия новости
Индусский код в действии: нейросеть научили превращать размытые картинки в качественное видео
Индийские разработчики представили систему, которая умеет создавать короткие видео из размытых изображений. Алгоритм работает на основе сверточных и рекуррентных нейросетей и позволяет превращать артефакты движения на снимках в короткие (до десяти кадров) видео, говорится в препринте на arXiv.org.
При просмотре размытого изображения человек может мысленно достроить картину происходящего. Например, видя фотографию птицы с нечеткими крыльями, можно предположить, что размытие изображения обусловлено артефактами движения крыльев во время получения снимка. Для систем компьютерного зрения эта задача, однако, представляет бóльшую сложность, и большинство известных методов направлены только на удаление артефактов движения и сглаживание кадров.
Ученые из Индийского технологического института под руководством А. Н. Раджагопалана (A. N. Rajagopalan) предположили, что на основе одного размытого изображения можно создать целое короткое видео: то есть восстановить изначальное движение из его артефактов на снимке. Для этого они разработали алгоритм на основе свёрточных нейросетей, которые активно применяют для задач, связанных с автоматическим распознаванием изображений, а также реккурентных нейросетей.
Модель обучается на большом количестве видео, которые разбиваются на кадры. После этого нейросеть ищет такой кадр, артефакты на котором наиболее соответствуют артефактам кадра тренировочной выборки. После этого декодер «восстанавливает» артефакты кадра тренировочной выборки в движение, запечатленное на видео. Внутри модели, таким образом, хранятся данные о возможных восстановленных движениях из каждого доступного в обучающей выборке размытого кадра.
В результате работы нейросеть выдает восстановленные из размытого изображения видео, состоящие из десяти кадров. Разработанный алгоритм, по мнению создателей, сможет в дальнейшем помочь улучшать не только восстановление размытых изображений, но и самих видео.
Источник: https://nplus1.ru/news/2018/04/10/blurred-image-reconstruction
Отличный комментарий!