Academia & industry - love forever

К нам сегодня занесло однин стартап, у которого возникла задачка по нашей части, которую они не знали как решать. Но это не самое интересное (мало ли стартапов которым нужен ML). Интересно то, что пришёл он не с пустыми руками, а с грантом на 2 года для работы с научными институтами. Сумма неплохая - 90 000 франков в год (чуть больше зарплаты аспиранта за год), притом он может её только отдать в какой-нибудь универ. Как выяснилось, это часть economy stimulus package Швейцарского правительства. Офигенная, на самом деле штука. Даешь деньги индустрии, что бы она дала их академии - и все довольны. Академия получает деньги для найма аспирантов/постдоков, причём они должны заниматься чем-то что полезно индустрии, а индустрия получает экспертизу и результаты в области, в которой она не бум-бум. Почему, ну почему такого нет в России?

Best illustration to hypercompensation

Airborn Audio

Не знал что у них есть клип. Помнится, их альбом в своё время был и в правду "new provider for the finest in sound".

On modeling

Everyone is used to certain types of models, like probabilistic models, GM, ODE and e.t.c. What is rarely spoken about is a particular class of models - computational once. Usually, people refer to computational model when they speak of obtaining a numerical solution for a good old model based on DE or whatever, but that is just dull. What is really exciting - a model defined by computation from the very beginning. Some segmentation algorithms clearly define segments by means of computational modeling - segment is a result of algorithm provided. What made me think about it is a presentation by Olga Sorkine from NYU on "iWIRES: An Analyze-and-Edit Approach to Shape Manipulation". There, the manifold of plausible shapes is defined by the convergence of edit operations applied to shape initialization.