подготовлено в IT-People.ru
14 марта 2014 года, Экспо-центр, Екатеринбург

Наука и жизнь

СПОНСОР СЕКЦИИ
Computer Science Club
Секция "Наука и жизнь "
Програмный директор секции - Корнев Дмитрий, УрФУ
Время и место проведения - Зал «Топаз D". с 10:00 до 16:30



10:00 - 10:30
"Использование Hadoop в машинном обучении "
Созыкин Андрей, ИММ УрО РАН

В докладе будет рассказано о модели распределенного программирования MapReduce, о ее реализации в открытом проекте Apache Hadoop и об экосистеме, сложившейся вокруг Hadoop. Более подробно будет рассмотрена библиотека машинного обучения Apache Mahout, использующая Hadoop для масштабирования. Будет приведен пример использования Mahout для создания системы рекомендаций.

Созыкин Андрей

ИММ УрО РАН

Институт математики и механики УрО РАН, заведующий сектором суперкомпьютерных технологий. Уральский федеральный университет, заведующий кафедрой высокопроизводительных компьютерных технологий. Область научных интересов: суперкомпьютерные технологии, параллельные вычисления, облачные вычисления, ГРИД-технологии.

10:30 - 11:00
"Практические применения семантических вычислений. Поиск по графу, контролируемый естественный язык"
Горшков Сергей, «Бизнес Семантика»

В последние годы активно развиваются инструменты обработки данных, основанные на принципах семантических технологий Semantic Web. Однако сведений о том, как применять эти модели на практике, не так уж много: обычно этот вопрос заслоняется рассуждениями о преимуществах тех или иных подходов к моделированию. Между тем, на первом месте при создании любой модели должен стоять вопрос ее практической пригодности.
Одной из наиболее перспективных сфер применения семантических моделей является создание аналитических программных продуктов, использующих технологии поиска по графам, вычисления логических выражений (reasoning). Это позволяет строить системы принятия решений, системы data mining’а нового уровня. Развитие подобных технологий поиска и извлечения информации является общим трендом развития ИТ, что подтверждается появлением таких общедоступных инструментов, как Facebook Graph Search. Очевидно, что и корпоративные аналитические приложения не могут игнорировать эту тенденцию.

В докладе будут рассмотрены основные принципы построения запросов к семантическим моделям при помощи языка SPARQL, продемонстрированы готовые программные интерфейсы, позволяющие конструировать такие запросы. Будет рассмотрена концепция «контролируемого естественного языка», которая позволяет строить графовую модель, используя текстовые выражения на обычном языке. Будет продемонстрировано программное обеспечение, предлагающее
функциональность работы с такими моделями, и способы выполнения вычислений на них при помощи запросов, формулируемых также на естественном языке.

Горшков Сергей

«Бизнес Семантика»

Директор компании «Бизнес Семантика»

11:00 - 11:30
"Опыт программирования роботов на языке высокого уровня (python)"
Евсегнеев Олег, Наумен
Мечтаете сделать робота из мультфильма Wall-E? Или превратить свое жилище в "умный дом"? Еще лет шесть назад я бы посоветовал вам мечтать и дальше. Ведь для того, чтобы заниматься робототехникой нужно было обладать глубокими познаниями в электронике, механике и навыками низкоуровневого программирования. Сегодня ситуация кардинально меняется, и ваши мечты могут стать реальностью благодаря появившимся технологиям с низким уровнем вхождения.
 
В своем докладе я расскажу что же такого произошло в этой отрасли, что практически каждый человек, даже с гуманитарным образованием, получил возможность заниматься созданием роботов и прочей автоматики. Поведаю о текущем состоянии дел в области в области робототехники, и проясню ситуацию с всплеском интереса к этой теме у IT гигантов. Расскажу о современных технологиях и подходах, которые позволяют использовать для создания роботов высокоуровневые языки программирования и модульную электронику (Python, Scratch, Arduino, Raspberry PI, mbed и др.).
 
Наконец, продемонстрирую наших учебных роботов, которые получаются у школьников, студентов и просто интересующихся людей, постигших с нашей помощью азы робототехники.

Евсегнеев Олег

Наумен

Руководитель группы разработки СЭД NauDoc.

12:00 - 13:00
"Современная математика компьютерного зрения"
Перевалов Денис, ИММ УрО РАН
Костоусов Виктор Борисович, ИММ УрО РАН

В докладе рассматриваются основные задачи, решаемые современными методами компьютерного зрения.
Будет показано, что задачи поиска существенных изменений на изображениях, нахождения оптического потока, стереозрения и поиска объектов на изображении являются вариантами общей проблемы сопоставления двух изображений. Излагаются математические средства, используемые в настоящее время для решения этих задач, и приводятся примеры прикладного применения: распознавание лиц, обнаружение мин, мониторинг недвижимости из космоса, распознавание документов и др.

Перевалов Денис

ИММ УрО РАН

Научный сотрудник отдела прикладных проблем управления Института Математики и Механики им. Н.Н. Красовского УрО РАН, Екатеринбург. Сфера научных интересов: компьютерное зрение, мультимедиа, мэппинг.

Костоусов Виктор Борисович

ИММ УрО РАН

Зав. отделом прикладных проблем управления Института Математики и Механики им. Н.Н. Красовского УрО РАН, Екатеринбург. Автор многочисленных исследований и научных публикаций по теме распознавания и обработки образов. 

13:30 - 14:30
"Обзор наукоёмких проектов Екатеринбурга"
Созыкин Андрей, ИММ УрО РАН
Комаров Иван, Яндекс
Корнев Дмитрий, УрФУ
Грищенко Виктор, Citrea
Гаврилюк Александр, 3DiVi

Нам часто приходится слышать, что, мол, в Екатеринбурге нет по настоящему сложных и интересных проектов, в которых использовалась бы прикладная наука. Мы уверены, что это не так - просто обычно такие проекты делаются небольшими командами, которые не особенно активно рассказывают о себе. 

Приглашаем такие команды прийти на DUMP и рассказать о своём наукоёмком проекте. Продолжительность выступления - 10 минут. Заявку на доклад отправлять мне, Дмитрию Корневу (d.v.kornev@gmail.com)

Сейчас у нас есть следующие темы:

  • Operational Transformation vs Multiversion Concurrency Control.  Виктор Грищенко, Citrea.
  • В системах реального времени неизбежно возникает проблема слияния правок, сделанных разными участниками. Есть два подхода к проблеме, основанных на разложении документа на атомические операции. Первый - "линейный" Operational Transformation, второй - "релятивистский" Multiversion Concurrency Control.  
  • Комбинаторы, веб-поиск и социальные сети - Иван Комаров, Яндекс. 

    Я расскажу об алгоритмах, позволяющих приближённо оценить характеристики большого объёма данных, используя ограниченное количество памяти (на примере так называемых «комбинаторов», вычисляющих количество уникальных элементов), и покажу, как можно применить эти алгоритмы в социальном поиске. Иван Комаров, Яндекс. 
  • Локализация антропометрических точек на лице человека. Гаврилюк Александр, 

    Интерес к распознаванию (идентификации, верификации) человека по изображению лица возрос в последние годы в связи с появлением недорогих сенсоров глубины. Такой сенсор сейчас разрабатывается и в компании 3DiVi (Миасс, Челябинск, Екатеринбург). В докладе речь пойдет о задаче (возникающей, в частности, при распознавании по лицу) локализации на изображении антропометрических точек, т.е. точек, характеризующих
    индивидуальные особенности лица.

Созыкин Андрей

ИММ УрО РАН

Институт математики и механики УрО РАН, заведующий сектором суперкомпьютерных технологий. Уральский федеральный университет, заведующий кафедрой высокопроизводительных компьютерных технологий. Область научных интересов: суперкомпьютерные технологии, параллельные вычисления, облачные вычисления, ГРИД-технологии.

Комаров Иван

Яндекс
  • Yandex - Software Engineer, 2011 - сейчас
  • SKB Kontur - Software Engineer
  • Google Russia - Software Engineering Intern

Корнев Дмитрий

УрФУ

Преподаю в УрФУ, являюсь сотрудником Института Математики и Механики УрO РАН, создал Computer Science Club.

Программный директор секции "Наука и жизнь"

Грищенко Виктор

Citrea

Успел поработать в Банке России, одном интернет-провайдере и даже немного в Яндексе.

Четыре года провёл в академии, из них три - в Дельфтском Технологическом Университете.
Исследовал системы совместного редактирования и версионирования, работающие в реальном времени.
Оппонент систем на основе Operational Transformation, разработчик легковесных MVCC систем.

Отец-основатель и главный разработчик проекта Citrea. 

Citrea — компания, разрабатывающая движок совместной работы над текстами для онлайновых коллаборативных сервисов. Внедряемая компанией инновационная технология основана на академических разработках в области глубокого гипертекста. Компания также разрабатывает собственные коллаборативные сервисы для онлайн-СМИ и рабочих групп. 

Citrea реализуется на фреймворках node.js и JavaScript троими разработчиками с июля 2011 г.

Гаврилюк Александр

3DiVi

(www.3divi.com)

15:00 - 15:45
"Найти за одну секунду или интеллектуальный поиск данных в многогигабайтном массиве данных своими руками"
Бугай Владимир, Knoema, Пермь

Разработчики сайта knoema.com рассказывают о том, как им удалось реализовать быстрый и лучший в своем классе поиск среди огромного массива данных без использования кластеров и вообще каких-либо серьезных вливаний в железо.

Бугай Владимир

Knoema, Пермь
Технический директор
15:45 - 16:30
"Атомы данных, деревья транзакций и прототип реализации на PostgreSQL"
Микушин Иван, KillingBilling
Суть 
Расскажу про разные модели организации транзакций в базах данных. Рассмотрим прототипную реализацию модели леса относительно независимых транзакций (из которой может получиться новая СУБД). 
 
Содержание
Немного терминологии из Clojure: identity, state, time
Модель данных Datomic: 
  • решаемые проблемы
  • преимущества
  • чего хотелось бы в идеале
Атомы данных: Неделимые факты. 
Модели организации транзакций: MVCC, Список, Глобальное дерево, Лес транзакций. 
Функциональные преобразования транзакций. 
Прототип реализации модели леса транзакций. 
 
Польза
Модель организации данных, дающая возможность асинхронной записи транзакций, хранения истории данных, проведения анализа "что если". Интересно будет поговорить про то, как такую модель реализовать и использовать на существующих средствах (пока не появилась СУБД, реализующая её напрямую).

Микушин Иван

KillingBilling

Автор идеи и разработчик проекта





Генеральный спонсор
Партнеры конференции
Спонсоры секций
Хостинг-партнер
Спонсор афтепати
Информационные партнеры
Мозг-партнер
Технологический партнер
Событийный партнер
Официальный HR-партнер
Партнер по размещению
Партнер по перевозке
Программный партнер
Организатор конференции