What is it that makes us human? Is it that we love, that we fight ? That we laugh ? Cry ? Our curiosity ? The quest for discovery ?
Driven by these questions, filmmaker and artist Yann Arthus-Bertrand spent three years collecting real-life stories from 2,000 women and men in 60 countries. Working with a dedicated team of translators, journalists and cameramen, Yann captures deeply personal and emotional accounts of topics that unite us all; struggles with poverty, war, homophobia, and the future of our planet mixed with moments of love and happiness.

Гуопинг Ван (Guoping Wang), ученый-материаловед из университета Ухани (Wuhan University), Китай, и его коллеги изготовили при помощи трехмерного принтера пластмассовый "скелет" хамелеона, поверхность которого была покрыта квадратными электронно-оптическими модулями. Каждый модуль представляет собой стеклянную подложку, покрытую слоем оксида олова-индия, прозрачного токопроводящего материала, который широко используется в производстве сенсорных жидкокристаллических дисплеях, в солнечных батареях и т.п.

В стеклянном основании была сделана матрица из микроскопических отверстий, которые были заполнены золотыми "столбиками", соприкасавшимися со слоем гелеобразного вещества, содержащего серебро. Каждый золотой столбик выступал в качестве отдельного электрода, потенциал на котором можно было регулировать индивидуально при помощи управляющей электронной схемы. Создаваемое электрическое поле с различными параметрами заставляло серебряные частицы или группироваться в районе золотого электрода или равномерно рассеиваться в окружающем пространстве. Изменяя потенциал на электроде можно управлять количеством привлекаемых к электроду серебряных частиц и изменять цвет отражаемого поверхностью света в широких пределах в видимом диапазоне.

Для проверки работоспособности технологии исследователи снабдили механического хамелеона датчиками, способными различать цвет окружающей среды. Данные с этих датчиков, обработанные системой управления, позволили покрытию хамелеона достаточно быстро реагировать на изменения и сливаться с окружающей средой.

ну вот и пришло оно, это самое будущее

Программа Neural Doodle, сделанная на основе свёрточной нейросети, превращает в настоящие картины обычные рисунки или фотографии. Создатель программы Алекс Шампандар (Alex Champandard) разместил исходный код на GitHub, а конструкцию нейросети описал в научной работе, подготовленной для конференции nucl.ai Conference 2016.

Программа представляет собой скрипт Python, который генерирует изображения, принимая три картинки в качестве входных параметров. На «вход» подаются рисунок или фотография, образец, демонстрирующий стиль, которому пользователь хочет подражать в своём изображении, а также его «семантическая карта» — схематический рисунок, сделать который можно в любом графическом редакторе наподобие Microsoft Paint. Нейросеть считывает особенности стиля образца, переносит их на набросок, и на выходе у Neural Doodle получается новая полноценная картина.

Шампандар поэкспериментировал на картинах классических художников. Например, он взял пейзаж Ренуара, создал его упрощенный набросок, затем добавил к нему собственный рисунок в Paint. На выходе у него получилась новая версия его собственного пейзажа, который будто бы сам Ренуар и нарисовал.