L’apprentissage profond en reconnaissance d’images est une technologie puissante qui permet de résoudre des problèmes complexes. Découvrez les techniques et les défis associés à cette technologie.
Dans le vaste royaume de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond est devenu un jeu-changer, en particulier dans le domaine de la reconnaissance d’images. La capacité des machines à reconnaître et à catégoriser des images, à la manière du cerveau humain, a ouvert une multitude d’opportunités et de défis. Plongeons-nous dans les techniques que l’apprentissage profond offre pour la reconnaissance d’images et les obstacles qui y sont associés.
Data: For CNNs to work, large amounts of data are required. The more data that is available, the more accurate the results will be. This is because the network needs to be trained on a variety of images, so it can learn to recognize patterns and distinguish between different objects.
Hurdles: The main challenge with CNNs is that they require a lot of data and computing power. This can be expensive and time-consuming, and it can also lead to overfitting if not enough data is available. Additionally, CNNs are not able to generalize well, meaning they are not able to recognize objects that they have not been trained on.
Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)
Technique : Les CNN sont le pilier des systèmes de reconnaissance d’images modernes. Ils se composent de plusieurs couches de petites collections de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée, appelées champs réceptifs. Les résultats de ces collections sont ensuite assemblés de manière à se chevaucher, afin d’obtenir une meilleure représentation de l’image d’origine ; c’est une caractéristique distinctive des CNN.
Données : Pour que les CNN fonctionnent, des quantités importantes de données sont nécessaires. Plus il y a de données disponibles, plus les résultats seront précis. C’est parce que le réseau doit être formé sur une variété d’images, afin qu’il puisse apprendre à reconnaître des modèles et à distinguer différents objets.
Hurdles : Le principal défi avec les CNN est qu’ils nécessitent beaucoup de données et de puissance de calcul. Cela peut être coûteux et prendre du temps, et cela peut également entraîner un surajustement si pas assez de données sont disponibles. De plus, les CNN ne sont pas en mesure de généraliser bien, ce qui signifie qu’ils ne sont pas en mesure de reconnaître des objets qu’ils n’ont pas été formés.
Réseaux neuronaux profonds (DNN)
Technique : Les DNN sont une variante des CNN qui peuvent être utilisés pour la reconnaissance d’images. Ils sont constitués de plusieurs couches de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée et produisent des résultats plus précis que les CNN. Les DNN peuvent également être utilisés pour la classification d’images et la segmentation d’images.
Données : Les DNN nécessitent également des grandes quantités de données pour fonctionner correctement. Cependant, ils peuvent être entraînés sur des jeux de données plus petits que les CNN et peuvent donc être plus efficaces lorsqu’il n’y a pas assez de données disponibles.
Hurdles : Le principal défi avec les DNN est qu’ils nécessitent beaucoup de temps et de puissance de calcul pour être entraînés correctement. De plus, ils sont sensibles aux bruit et aux variations dans les données d’entrée, ce qui peut entraîner des résultats imprécis.
Le traitement du langage naturel est en train de connaître une révolution avec ChatGPT, une technologie innovante qui offre des possibilités inédites.
## ChatGPT-4, la nouvelle révolution pour l’industrie du corporate
ChatGPT-4 est la nouvelle révolution pour l’industrie des entreprises. Quatre est la dernière version développée par Open AI – ChatGPT, nommée Generative Pre-Trained Transformer. Cela changera la perception de l’industrie par rapport à la communication avec les machines.
L’apprentissage automatique joue un rôle important en tant que composant dans ChatGPT. ChatGPT comprend l’apprentissage profond et génère des réponses de haute qualité à l’utilisateur en fonction de ses entrées. Il s’agit d’un type de modèle de réseau que nous pouvons considérer comme un modèle de réseau neuronal dans l’apprentissage automatique. Les modèles ne sont rien; certains données formées sur de grands jeux de données textuelles pour comprendre et générer une relation entre les mots ainsi qu’avec des phrases.
ChatGPT-4 est très précis et peut fournir des réponses appropriées à la demande de l’utilisateur. Il peut également être utilisé pour le traitement du langage naturel (NLP), qui est un domaine qui se concentre sur le traitement des données textuelles et leur interprétation. La technologie NLP est utilisée pour analyser et comprendre le langage humain et pour interagir avec lui. ChatGPT-4 peut être utilisé pour analyser les données textuelles et générer des réponses précises et pertinentes à la demande de l’utilisateur.
ChatGPT-4 est une technologie très puissante qui peut être utilisée pour améliorer les processus commerciaux. Il peut être utilisé pour automatiser des tâches répétitives, telles que le traitement des données, la prise de décisions et la gestion des relations avec les clients. Il peut également être utilisé pour améliorer la qualité des services fournis aux clients et pour réduire les coûts liés à la gestion des données. La technologie ChatGPT-4 peut être utilisée pour améliorer la productivité et la rentabilité de l’entreprise en fournissant des informations précises et pertinentes basées sur les données.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/04/in-natural-language-processingchatgpt-revolution-dans-le-traitement-du-langage-naturel.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-04-28 19:58:242023-04-28 19:58:24in Natural Language ProcessingChatGPT : Révolution dans le traitement du langage naturel
Vous souhaitez entraîner des modèles linguistiques complexes ? Ce guide vous fournira des exemples de code et des instructions détaillées pour vous aider à atteindre vos objectifs.
H2: Dans les dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un grand intérêt en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé et étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code. Prérequis
• A GPU-enabled machine with at least 8GB of RAM
• An understanding of basic ML concepts
• Familiarity with Python and TensorFlow
• Access to a large dataset
Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un intérêt considérable en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code.
Prérequis
Avant de plonger, assurez-vous d’avoir :
• Une machine dotée d’une carte graphique et d’au moins 8 Go de RAM
• Une compréhension des concepts de base d’apprentissage machine
• De la familiarité avec Python et TensorFlow
• Un accès à une grande base de données
Mise en œuvre
Une fois les prérequis remplis, vous êtes prêt à commencer à former votre modèle. La première étape consiste à préparer votre base de données. Vous devrez peut-être nettoyer et normaliser vos données avant de les charger dans votre modèle. Une fois que vos données sont prêtes, vous pouvez les charger dans votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant TensorFlow ou un autre framework de deep learning. Une fois que vos données sont chargées, vous pouvez commencer à entraîner votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Lorsque vous entraînez votre modèle, vous devrez définir des paramètres tels que le nombre d’itérations, le taux d’apprentissage et le nombre de couches cachées. Vous devrez également définir des métriques pour mesurer la performance de votre modèle.
Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez le tester sur des données réelles pour voir comment il se comporte. Vous pouvez également effectuer une validation croisée pour vérifier si votre modèle est capable de généraliser ses résultats sur des données différentes. Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre modèle, vous pouvez le déployer pour l’utiliser dans un environnement réel. Vous pouvez le déployer sur un serveur ou un cloud public tel que Google Cloud Platform ou Amazon Web Services. Une fois déployé, votre modèle sera prêt à être utilisé par les utilisateurs finaux.
Enfin, vous devrez peut-être maintenir et mettre à jour votre modèle au fil du temps. Vous devrez peut-être ajouter de nouvelles données à votre base de données ou ajuster les paramètres de votre modèle pour améliorer ses performances. Vous devrez également surveiller les performances de votre modèle pour vous assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne se dégrade pas avec le temps. Enfin, vous devrez peut-être effectuer une analyse des performances pour comprendre comment votre modèle est utilisé et pourquoi il fonctionne bien ou mal.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/04/guide-detaille-avec-exemples-de-code-pour-lentrainement-personnalise-de-grands-modeles-linguistiques.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-04-22 18:29:512023-04-22 18:29:51Guide détaillé avec exemples de code pour l’entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques
Copilot, Codex, and AlphaCode: How Good are Computer Programs that Program Computers Now?
Enabled by the rise of transformers in Natural Language Processing (NLP), we’ve seen a flurry of astounding deep learning models for writing code in recent years. Computer programs that can write computer programs, generally known as the program synthesis problem, have been of research interest since at least the late 1960s (pdf) andearly 1970s.
In the 2010s and 2020s, program synthesis research has been re-invigorated by the success of attention-based models in other sequence domains, namely the strategy of pre-training massive attention-based neural models (transformers) with millions or billions of parameters on hundreds of gigabytes of text.
Broadly speaking, graphs represent a certain way we describe and capture relationships in data. Graphs are a particular kind of data structure that is nonlinear and abstract. And since graphs are abstract objects, a concrete representation needs to be defined so the graphs can be operated on. Furthermore, graphs can be defined to have certain properties that may require different representations. Figure 1 summarizes the common types of graphs, which we will discuss in more detail in the following subsections:
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2022/05/an-introduction-to-graph-data.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2022-05-01 05:11:092022-05-01 05:11:09An Introduction to Graph Data
The global artificial intelligence market is expected to reach over $200 billion by 2027. The big data market segment is anticipated to grow up to US$103 billion by 2027 with a share of 45% from the software segment. Similarly, the projected size of the global deep learning market will reach over $40 billion by 2027 at a CAGR of 39.2%.
Indeed, the implementation of technologies like data science, artificial intelligence, and machine learning in organizations has increased exponentially. In the last two years, during the pandemic outbreak, the technologies played a crucial role in saving lives and fostering economic resilience, showing many surprising trends.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2021/12/top-5-data-science-ai-and-ml-trends-for-2022.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2021-12-26 14:13:422021-12-26 14:13:42Top 5 Data Science, AI, And ML Trends for 2022
Chaque jour, les organisations, les individus et les objets génèrent des quantités massives de données. En 24 heures, nous envoyons collectivement 294 milliards d’e-mails et 500 millions de tweets. Nous effectuons 3,5 milliards de recherches sur Google. Nos voitures connectées génèrent un volume impressionnant de quatre pétaoctets de données. Même nos montres, nos réfrigérateurs et nos téléviseurs créent et partagent constamment des données.
Toutes ces données cachent des informations qui pourraient permettre une explosion de la croissance de l’entreprise. Le défi consiste à les trouver, et c’est là que l’analytique entre en jeu.
Une définition simple de l’analytique
L’analytique est un domaine de l’informatique qui utilise les mathématiques, les statistiques et le machine learning pour trouver des tendances significatives dans les données. L’analytique – ou l’analyse des données – implique de passer au crible des ensembles de données massives pour découvrir, interpréter et partager de nouvelles informations et connaissances.
Qu’est-ce que le reporting analytique ?
En termes très simples, le reporting analytique est l’analytique appliquée aux données d’entreprise. Il se concentre sur les implications business des données, ainsi que sur les décisions et les actions qui doivent être prises en conséquence.
L’importance du reporting analytique
Aujourd’hui, l’utilisation d’une solution analytique est souvent le facteur décisif qui, dans un secteur, départage les gagnants et les perdants. Les entreprises leaders utilisent l’analytique pour contrôler et optimiser chaque aspect de leurs opérations – du marketing à la chaîne d’approvisionnement – en temps réel. Elles s’appuient sur l’analytique pour prendre des décisions rapides et fondées sur les données, accroître leur chiffre d’affaires, établir de nouveaux business models, offrir une expérience client exceptionnelle, aider leurs collaborateurs, acquérir un avantage concurrentiel, et bien plus encore. Les entreprises qui ne disposent pas d’outils analytiques – ou qui n’en ont pas de qualité – doivent prendre des décisions et gérer leurs activités en se fiant uniquement à leur instinct et à leur expérience.
« Dans tous les secteurs, les entreprises leaders brandissent les données et l’analytique comme des armes concurrentielles. » –Gartner
Les principaux avantages de l’analytique sont les suivants :
L’amélioration de l’efficacité et de la productivité
Une prise de décision plus rapide et efficace
Une meilleure performance financière
L’identification et la création de nouvelles sources de revenus
L’amélioration de l’acquisition et de la fidélisation des clients
Dans le domaine des logiciels d’entreprise, l’analytique est l’un des marchés qui connaît la croissance la plus rapide. Récemment, cette croissance s’est encore accélérée en raison de la pandémie de COVID-19, qui a forcé de nombreuses entreprises à trouver de nouveaux moyens de réaliser des profits, de réduire les coûts et de naviguer dans la turbulente « nouvelle normalité ». Selon Gartner, l’analytique, la Business Intelligence (BI) et la science des données sont les cas d’utilisation les plus courants accélérés en raison de la pandémie – surpassant l’Internet des objets (IoT) et les applications cloud. Les capacités de résolution de problèmes et de prédiction de l’analytique aident les entreprises à relever les défis urgents liés à la pandémie, comme la prévision précise de la demande, la protection des employés à risque et l’identification des perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement.
94% des entreprises déclarent que l’analytique est importante pour leur croissance et leur transformation numérique (1)
59% des organisations utilisent actuellement des outils d’analyse avancée et prédictive (1)
65% des entreprises mondiales prévoient d’augmenter leurs dépenses en analytique en 2021 (1)
Quatre types d’analytiques
Il existe quatre types d’analytiques différents : descriptive, de diagnostic, prédictive et prescriptive. Utilisés conjointement, ils permettent aux décideurs de comprendre parfaitement ce qui se passe, pourquoi cela se passe, ce qui va se passer et ce qu’il faut faire, quel que soit le scénario.
1. L’analyse descriptive
L’analyse descriptive répond à la question « Que s’est-il passé ? ». Cette forme simple d’analyse utilise les mathématiques de base, comme les moyennes et les pourcentages de variation, pour montrer ce qui s’est déjà passé dans une entreprise. L’analyse descriptive, également appelée Business Intelligence (BI) traditionnelle, est la première étape du processus d’analyse, créant un point de départ pour une enquête plus approfondie.
2. L’analyse de diagnostic
L’analyse de diagnostic répond à la question « Pourquoi cela s’est produit ? ». Elle va plus loin que l’analyse descriptive, en utilisant des techniques telles que la découverte de données, l’exploration et les corrélations pour plonger plus profondément dans les données et identifier les causes profondes des événements et des comportements.
3. L’analyse prédictive
L’analyse prédictive répond à la question « Que va-t-il se passer à l’avenir ? ». Cette branche de l’analyse avancée utilise les résultats de l’analyse descriptive et de diagnostic – ainsi que des techniques sophistiquées de modélisation prédictive, de machine learning et de deep learning – pour prédire ce qui va se passer.
4. L’analyse prescriptive
L’analyse prescriptive répond à la question « Quelles actions devrions-nous mener ? ». Ce type d’analyse de pointe s’appuie sur les résultats de l’analyse descriptive, de diagnostic et prédictive et utilise des outils et techniques très avancés pour évaluer les conséquences des décisions possibles et déterminer le meilleur plan d’action dans un scénario.
Composants communs de l’analytique
L’analytique d’entreprise est un vaste domaine qui comporte de nombreux composants et outils différents. Voici quelques-uns des plus courants :
L’agrégation des données : Avant de pouvoir être analysées, les données doivent être collectées à partir de nombreuses sources différentes, organisées et nettoyées. Une solide stratégie de gestion des données et un entrepôt de données moderne sont essentiels pour l’analytique.
Le data mining : Le data mining utilise l’analyse statistique et les algorithmes de machine learning pour passer au crible de grandes bases de données, analyser les données sous plusieurs angles et identifier des tendances, des modèles et des relations inconnus jusqu’alors.
L’analyse du Big Data : L’analyse du Big Data utilise des techniques avancées – notamment le data mining, l’analyse prédictive et le machine learning – pour analyser des ensembles massifs de données structurées et non structurées dans des bases de données, des entrepôts de données et des systèmes Hadoop.
Text mining : L’exploration de texte explore des ensembles de données textuelles non structurées telles que des documents, des courriels, des messages sur les médias sociaux, des commentaires de blog, des scripts de centre d’appels et d’autres sources textuelles à des fins d’analyse qualitative et quantitative.
Prévision et analyse prédictive : La prévision utilise des données historiques pour faire des estimations sur les résultats futurs, et l’analyse prédictive utilise des techniques avancées pour déterminer la probabilité que ces résultats se produisent.
Simulation et analyse des hypothèses : Une fois les prévisions et les projections créées, la simulation et l’analyse des hypothèses permettent de tester différents scénarios et d’optimiser les décisions potentielles avant qu’elles ne soient prises.
Visualisation des données et storytelling : Les visualisations de données – comme les diagrammes et les graphiques – offrent un moyen facile de comprendre et de communiquer les tendances, les valeurs atypiques et les modèles dans les données. Ces visualisations peuvent être reliées entre elles pour raconter une histoire de données plus importante et guider la prise de décision.
Exemples d’analytique
L’analytique est utilisée par des entreprises de toutes tailles, dans tous les secteurs d’activité – du commerce de détail à la santé en passant par le sport. De nombreuses solutions analytiques sont adaptées à un secteur d’activité, à un objectif spécifique ou à une branche d’activité. Voici quelques exemples de l’analytique aujourd’hui :
L’analyse financière
Traditionnellement, l’analyse financière était utilisée pour générer un ensemble standard de rapports. Mais maintenant que la finance joue un rôle plus stratégique dans l’entreprise, l’analyse financière a évolué – combinant des données financières et opérationnelles avec des sources de données externes pour répondre à un large éventail de questions. Ces questions vont de « Sommes-nous en train d’investir dans les bonnes opportunités ? » à « Comment nos marges futures seront-elles affectées par les décisions que nous prenons aujourd’hui ? ».
L’analyse marketing
L’analyse marketing relie les données de plusieurs canaux – médias sociaux, Web, e-mail, mobile, etc. – pour donner aux responsables marketing une vision complète des performances de leurs programmes. Les utilisateurs peuvent exploiter des millions de lignes de données pour améliorer l’efficacité des campagnes, personnaliser les messages marketing, analyser les sentiments sur les médias sociaux, cibler les clients potentiels au bon moment, et bien plus encore.
L’analyse supply chain
L’explosion du e-commerce, la volatilité accrue des marchés, la mondialisation et d’autres forces ont rendu les chaînes logistiques incroyablement complexes. L’analyse de la chaîne logistique aide les entreprises à éviter les perturbations, à maintenir la circulation des marchandises et à améliorer la résilience et l’agilité. Elles utilisent des données en temps réel provenant d’une grande variété de sources – y compris les capteurs de l’Internet des objets – pour tout optimiser : l’approvisionnement, la production et l’inventaire, le transport et la logistique.
Technologies analytiques modernes
Aujourd’hui, le stockage quasi illimité des données et les vitesses de traitement fulgurantes ont inauguré l’ère de l’Intelligence Artificielle (IA) et du machine learning. Ces technologies « augmentent » les analyses, les rendant plus puissantes que jamais.
L’IA et le machine learning permettent de détecter des modèles, de trouver des valeurs anormales et d’établir des liens dans le Big Data beaucoup plus rapidement et avec une précision bien supérieure à ce qui était possible auparavant. Grâce au cloud, ils peuvent exploiter davantage de données provenant de plus de sources – y compris les médias sociaux et les capteurs de l’Internet des objets – et faire apparaître des insights, des opportunités et des risques qui resteraient autrement cachés.
Les algorithmes de machine learning peuvent également automatiser certaines des étapes les plus complexes du processus d’analyse, ce qui signifie que des utilisateurs métier relativement peu formés – et plus seulement les data scientists – peuvent manier des analyses avancées et prédictives. Le traitement du langage naturel (NLP), un type d’intelligence artificielle, fait progresser le libre-service d’un cran et permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données (et d’obtenir des réponses) de manière simple et conversationnelle, comme s’ils tapaient une requête dans Google ou posaient une question à Siri.
Et bien sûr, tout cela est disponible sur les appareils mobiles – les utilisateurs peuvent donc obtenir des réponses à des requêtes ad hoc d’où qu’ils soient.
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In the wake of COVID, video streaming is no longer a fun diversion. Organizations are depending on it to keep their workforce moving… and parents are counting on it to keep their kids from going into all-out rebellion mode during lockdowns. We’re all familiar with the hiccups we experience using streaming platforms, so the application of Deep Learning to video encoding and streaming promises to be an interesting frontier.
Convolutional Neural Networks (CNNs) are a form of Deep Learning – machine learning designed to mimic the human brain by creating multiple layers of ‘neuron’ connections based on weighted probabilities – that is commonly used in image recognition. Each neuron represents a combination of features from a dataset, which are activated for prediction through sigmoid, threshold and rectifier functions.
Looking for something new to get you excited about design work? This list is packed with all kinds of goodies to help you feel inspired and ready to work.
Here’s what new for designers this month.
Top Picks for March
Same Energy
Same Energy, in beta, is a visual search engine. You can search with a minimum number of words or an image. The website is designed to help you find art, photography, decoration ideas, and practically anything. It uses deep learning and algorithms to create images on the home page, and you can create feeds in the same manner. The coolest part of this tool is that it tries to match the visual and artistic style you ask for with image mood and objects.
SVG Repo
SVG Repo is a collection of more than 300,000 SVG vectors and icons that you can download and use in projects for free (even commercial use). The site has a powerful search tool to help you find the right image, and the platform is designed so that you can contribute.
Penpot
Penpot is an open-source design and prototyping platform for cross-domain teams. It is a web-based tool that isn’t dependent on any operating system and works with open web standards. It’s designed to be zippy and interactive so your team can work fast.
Directual
Directual is a no-code platform for building scalable apps using a visual interface. (Perfect for designers with less development experience.) It includes integrations with other popular tools and is free to use while figuring out how the app works and how you can make it fit your business goals.
HTML Boilerplates
HTML Boilerplates helps you start web projects by generating a custom HTML boilerplate that you can download. Just choose the elements you want to include and then copy and paste the code into your editor.
6 Productivity Boosters
Rows
Rows is a spreadsheet tool with built-in web integrations that’s made for team collaboration. It works with other tools you already use, such as Google Analytics, Twitter, LinkedIn, Mailchimp, and so many others. Without scripts, you can use it to automate workflows, analyze data, share dashboards, and build forms and tools that make work simpler.
Form.Taxi
Form.taxi is a premium web-based form tool. You can create web forms without code or programming and connect them to your website. The tool then stores information, filters for spam, and notifies you of form submissions.
Verbz
Verbz is a voice productivity app that allows you to create notes, assign tasks, make announcements, run standups, or chat. Talk or type, listen or read. It works as your own voice assistant for teams. It’s available in Beta from the App Store, and there’s a waitlist for Android users.
Flameshot
Flameshot is a tool for grabbing screenshots. It has a customizable appearance, is easy to use, and lets you draw and edit screenshots as you work.
Kitemaker
Kitemaker is a collaboration tool for development processes. It can help you keep track of everything from tools such as Slack, Discord, Figma, and Github in one place. It helps you structure projects and keep discussions about work moving forward in one place.
This Code Works
This Code Works is a place to save code snippets that work for when you need them again. You can group and organize snippets and share with others. You might think of it as the “Pinterest of code.”
3 Icons and User Interface Elements
Sensa Emoji
Sensa Emoji is a collection of common emoji icons that you can use in your materials. Every element is fully vector and free to use.
Google Fonts Icons
Google Fonts now supports icons, starting with Material Icons. Choose between outlined, filled, rounded, sharp, or two-tone options in the open-source library.
Toolbox Neumorphism Generator
Toolbox Neumorphism Generator is a design tool that helps developers to generate CSS in the soft UI /neomorphism style for the elements with real-time output.
3 Tutorials and Demos
An Interactive Guide to CSS Transitions
An Interactive Guide to CSS Transitions explains everything you need to know about this great animation tool for website designers. This tutorial digs in with code and examples to help you create more polished animations and is designed for anyone from beginners to experienced designers with some pro tips throughout.
About Us Pop-Out Effect
The About Us Pop-Out Effect adds a special element to any team or contact page with a nifty pop animation. Each person seems to lift out of the circle frame in this pen by Mikael Ainalem.
Interactive Particles Text Create with Three.js
Interactive Particles Text Create with Three.js is a web element you could play with all day. Text shifts into particles and follows mouse movement in a fluid motion in the pen by Ricardo Sanprieto.
10 Fresh Fonts and Text Tools
Bitmap Fonts
Bitmap Fonts is a collection of various bitmap typefaces all pulled and stored in a single location. This is the perfect solution if you are looking for a bitmap option.
Uniwidth Typefaces
Uniwidth Typefaces for Interface Design is another collection of fonts for a specific purpose – here universal widths for interface design. Uniwidth fonts are proportionally-spaced typefaces where every character occupies the same space across different cuts or weights. This is both a tutorial on the type style as well as font collection.
Bubble Lemon
Bubble Lemon is a typeface for projects with a childlike feel. With an outline and regular style, the thick bubble letters look like some of the sketches you may have done in grade school.
Core Font
Core Font is an open-source project with a funky and modern style. It has a full upper- and lower-case character set, numerals, and a few punctuation marks.
GHEA Aram
GHEA Aram is a superfamily with a Central European flair, according to the type designer. The premium typeface includes everything from light to black italic and even some Armenian ligatures.
Make Wonderful Moments Duo
Make Wonderful Moments Duo is a script and sans serif font pair with a lighthearted feel and highly readable character set. The regular (sans serif) only has uppercase characters.
Ribheud
Ribheud is a slab-style display font with a heavy look and strong presence. What makes it interesting is the left-outline/shadow on each character.
Rose Knight
Rose Knight has an old-style feel that can take on multiple moods, depending on supporting design elements. All of the characters are uppercase with alternates. It could make a fun branding option.
The Glester
The Glester is a beautiful premium typeface in a calligraphic style. The most interesting element of this typeface is all of the extra decorations that allow you to change individual characters (380 glyph alternates).
Velatus
Velatus is a vintage-style typeface with plenty of swashes and flourishes that make it unique. It comes with 157 characters and 96 glyphs.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2021/03/27-exciting-new-tools-for-designers-march-2021.jpg14082560Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2021-03-08 11:45:462021-03-08 11:45:4627 Exciting New Tools For Designers, March 2021
Imagine a room with a wall of screens displaying closed-circuit video feeds from dozens of cameras, like a security office in a film. In the movies, there is often a guard responsible for keeping an eye on the screens that inevitably falls asleep, allowing something bad to happen. Although intuition and other distinctly “people skills” are useful in security, most would agree that the human attention span isn’t well-suited for always-on, 24/7 video monitoring. Of course, footage can always be reviewed after something happens, but it’s easy to see the security value of detecting something out of the ordinary as it unfolds.
Now imagine a video artificial intelligence (AI) application capable of processing thousands of camera feeds in real-time. The AI constantly compares new footage to historical footage, then classifies anomalous events by their threat level. Humans are still involved, both to manage the system as well as review and respond to potential threats, but AI takes over where we fall short. This isn’t a hypothetical situation: from smart police drones to intelligent doorbells sold by Amazon and Google, AI-powered surveillance solutions are becoming increasingly sophisticated, affordable, and ubiquitous.
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