CatĂ©gorie : đȘ Technologies
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TF1 lance un dispositif de réalité augmentée pour approfondir ses sujets
undefined TF1 a introduit un nouveau dispositif de rĂ©alitĂ© augmentĂ©e qui permet aux tĂ©lĂ©spectateurs d'approfondir les sujets prĂ©sentĂ©s lors de son journal de 20H. En scannant un QR Code diffusĂ© Ă l'Ă©cran, les tĂ©lĂ©spectateurs peuvent projeter chez eux, en 3D, une scĂšne en rĂ©alitĂ© augmentĂ©e relative au sujet abordĂ©. Pour inaugurer ce dispositif, l'exemple du projet d'une entreprise amĂ©ricaine visant…
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Utilisation de modÚles de diffusion pré-entraßnés pour créer des illusions optiques
undefined Dans cet article, nous explorons comment nous utilisons des modĂšles de diffusion prĂ©-entraĂźnĂ©s pour crĂ©er des illusions optiques. Les modĂšles de diffusion, qui sont des modĂšles de machine learning qui gĂ©nĂšrent de nouvelles donnĂ©es Ă partir de donnĂ©es existantes, sont utilisĂ©s pour crĂ©er des images qui semblent changer ou se dĂ©placer lorsqu'elles sont regardĂ©es sous diffĂ©rents angles. Ces images…
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La reconnaissance d’images : d’AlexNet Ă l’apprentissage profond 3D
undefined Depuis la crĂ©ation d'AlexNet, un rĂ©seau neuronal convolutif (CNN) conçu par des informaticiens de l'UniversitĂ© de Toronto en 2012, la technologie de reconnaissance d'images a fait d'Ă©normes progrĂšs. AlexNet a rĂ©volutionnĂ© le domaine en identifiant correctement les images bien mieux que les autres. Ses dĂ©couvertes ont stimulĂ© l'utilisation rĂ©ussie des CNN dans des domaines connexes tels que l'analyse vidĂ©o…












