mihas
15 лет на форуме
- Сообщения
- 4 860
- Реакции
- 2 882
А вы точно из флексодопечатни? Московский Репропарк уже несколько лет этой темой занимается.
Выбор железа и платформы для Флексо-допечатни.
- Автор темы Бер
- Дата начала
Да, но не из РП. И какое применение? В интернетах ничего не встречал, здесь тоже не припоминаю.
Пока не могу представить для каких задач, связанных с допечаткой, Репропарк использует машинное обучение.
Может быть, попиксельный анализ макета с целью выставления корректного треппинга?
Не по теме:
Года полтора назад предлагали услуги по увеличению разрешения картинок.
Я думал у них уже заглохло все на эту тему.
Корректность треппинга - довольно субъективная субстанция, хотя именно это конек нейросетей. А вообще можно представить в растрировании гибридом, например, применения(расстановка углов, анализ муаров) оптимальные размеры точек; могу представить в цветоделении применения - оптимальная генерация черного по цветам и объектам, да - много всего, но все это огромный труд в котором способы принять участие единицы на планете(а не в МосквеПока не могу представить для каких задач, связанных с допечаткой, Репропарк использует машинное обучение.
Может быть, попиксельный анализ макета с целью выставления корректного треппинга?
Даже оценка эффективности вложений в такую разработку - уже большая работа )Ну муар вы не проанализируете, не зная условий печати. Для конкретной печатной машины, но это можно и так сделать.Корректность треппинга - довольно субъективная субстанция, хотя именно это конек нейросетей. А вообще можно представить в растрировании гибридом, например, применения(расстановка углов, анализ муаров) оптимальные размеры точек; могу представить в цветоделении применения - оптимальная генерация черного по цветам и объектам, да - много всего, но все это огромный труд в котором способы принять участие единицы на планете(а не в Москве
Оптимальные размеры точек — кривые растискивания, там все зашито.
Гибрид - в цветовых стратегиях, воркфлоу и т.п. тоже все зашито.
Так что для нейросетей остается немного:
— попиксельный треппинг
— востановление макета из скана, сфотографированного с экрана другом клиента.
Ну и самое интересное
— цветокоррекция (здесь возможно подключение спектрофотометра, который анализирует области образца и в соответствии с выбранным профилем редактирует область на макете. Оценивает минимальные точки на макете, обрывы, отдельные островки растра)
Сейчас прийдет лесник и - "+++". ) Факт, что применений множество, а идей разной степени бредовости можно сгенерировать еще больше ) Троллей опять же кормить не хочется. Но, про реальное применение я не слышал. Наверно от того, что о передовых разработках никто болтать не станет ( а нейросети вынули из загашника не так уж и давно.Ну муар вы не проанализируете, не зная условий печати. Для конкретной печатной машины, но это можно и так сделать.
Оптимальные размеры точек — кривые растискивания, там все зашито.
Гибрид - в цветовых стратегиях, воркфлоу и т.п. тоже все зашито.
Так что для нейросетей остается немного:
— попиксельный треппинг
— востановление макета из скана, сфотографированного с экрана другом клиента.
Ну и самое интересное
— цветокоррекция (здесь возможно подключение спектрофотометра, который анализирует области образца и в соответствии с выбранным профилем редактирует область на макете. Оценивает минимальные точки на макете, обрывы, отдельные островки растра)
- Сообщения
- 12 624
- Реакции
- 3 704
Это офтоп, но невежливо промолчать(готов понести):
- 1943 — У. Маккалок и У. Питтс формализуют понятие нейронной сети в фундаментальной статье о логическом исчислении идей и нервной активности[2]. В начале своего сотрудничества с Питтсом Н. Винер предлагает ему вакуумные лампы в качестве средства для реализации эквивалентов нейронных сетей[5].
- 1982 — Дж. Хопфилд показал, что нейронная сеть с обратными связями может представлять собой систему, минимизирующую энергию (сеть Хопфилда). Кохоненом представлены модели сети, обучающейся без учителя (нейронная сеть Кохонена), решающей задачи кластеризации, визуализации данных (самоорганизующаяся карта Кохонена) и другие задачи предварительного анализа данных.
- 1986 — Дэвидом И. Румельхартом, Дж. Е. Хинтоном и Рональдом Дж. Вильямсом[16], а также независимо и одновременно С. И. Барцевым и В. А. Охониным[17], переоткрыт и развит метод обратного распространения ошибки.
- 2007 — Джеффри Хинтоном в университете Торонто созданы алгоритмы глубокого обучения многослойных нейронных сетей. Хинтон при обучении нижних слоёв сети использовал ограниченную машину Больцмана (RBM — Restricted Boltzmann Machine). По Хинтону необходимо использовать много примеров распознаваемых образов (например, множество лиц людей на разных фонах). После обучения получается готовое быстро работающее приложение, способное решать конкретную задачу (например, осуществлять поиск лиц на изображении).
Причиной возвращения интереса считается рост возможностей железа.
mihas
15 лет на форуме
- Сообщения
- 4 860
- Реакции
- 2 882
Если "РП" - это рабочая станция сотрудника - то вы правы, дизайнеру это не нужно, можете памяти брать поменьше. Мое соображение было о том, что рекомендованные 256 и 128 гигабайт - это многовато и их нечем занять дизайнеру. 64 - как-то осмысленно. А без машинного обучения по идее в 32-48 можно уложиться.
- Сообщения
- 24 014
- Реакции
- 12 829
Ну как это нечем, софт растет быстрее чем железо, нейросети уже в обработке фото есть... до допечатки могут дойти в обозримое время. Фотошоп тоже частично на нейросети пересесть.
Опять же 32 - это сейчас совсем в притык и я бы сказал что на грани. 64 - нормально, с запасом. 128 - поставить и забыть (все равно больше не влезет).
Потом есть еще 3D, оно память любит... Если к примеру нужно рендер согласовывать.
Я не знаю рабочих процессов и знать не хочу, но памяти должно быть много иначе она станет узким местом и это лишь вопрос времени.
mihas
15 лет на форуме
- Сообщения
- 4 860
- Реакции
- 2 882
Я придерживаюсь тех же соображений. Мне тоже 64 нормально, я просто пока не нашел, чем разом занять 128, потому и держу два слота свободными на всякий. Понадобятся - заполню их. Даже такая у меня фишка сейчас: я в старую машину 9 поколения взял кажется 32 гига новой быстрой памяти (старая медленная оказывалась чуть ни дороже) именно с прицелом, что она как родная потом переедет в машину 11 поколения вдобавок к 64!-) 9 поколение устареет раньше, чем 11, а более быстрая память пригодится из девятки. Более быстрая память совершенно спокойно работает на замедленной скорости в старой системе.