העלילה היא דרמה משפחתית - מערכת יחסים סבוכה בין אב לבנו הבוגר. שניהם נקלעים למבוי סתום בחיי הזוגיות, אך ההתמודדות עם המשברים המשותפים מקרבת אותם מחדש.
יוסף מילוא מופיע בסרט לאחר 15 שנים שגר בגרמניה. הוא משחק את אביו של אסי דיין כמו ששיחק בסרט הוא הלך בשדות ב-1967. בחלק מהתפקיד הוא מדבר גרמנית.
הסרט יצג את ישראל בפסטיבל קאן 1985 והוצג במסגרת "מבט מסוים".
הוצג בפסטיבל מינכן 1985, נבחר לפתוח את פסטיבל הקולנוע הישראלי בקופנהגן ב-1986.
תקציר העלילה.
גיורא גטר (אסי דיין) הוא קצין צה"ל לשעבר שמנהל פאב בתל אביב. הוא בן 35, נשוי לשרי (חיה פיק-פרדו) ואב לילדה. הוא היה קצין קרבי מוערך עד שהודח מהצבא באשמה שגרם להיתקלות בלבנון בה נהרגו ונפצעו אנשיו ואחד נפל בשבי. הוא יודע כי התנגד להחלטת האוגדונר להיכנס לשטח אבל רק עדות נמרוד השבוי (רפי אדיר) תוכל לעזור לו.
גיורא עסוק כל הזמן בפאב וכך בורח מזיכרון ההדחה. הוא שותה הרבה ומנהל יחסי מין עם קארין (לאשה רוזנברג) שעובדת אצלו ובחורות נוספות, למורת רוחה של אשתו שמודעת לזה. גדעון (עמוס לביא) הוא עבריין שדורש מגיורא דמי חסות ומאיים עליו אך גיורא מסרב.
לילה אחד מגיע לפאב אביו של גיורא, ברנרד (יוסף מילוא) ומודיע לו כי עזב את ביתו בנהריה לאחר שאשתו רות מצאה לה מאהב, עיתונאי אמריקאי שמסקר את מלחמת לבנון. ברנרד הוא רופא במקצועו ופרט לזה הוא מתעסק בחממה בביתו. הוא אוסטרי נוצרי ואשתו רות (אורנה פורת) היא יהודיה. הם גרים בנהריה ופרט לגיורא הם הורים לדודי (דני רוט) שלומד באיטליה. גיורא מביא את ברנרד לביתו ומתכונן לנסוע לנהריה עם אחיו דודי שחזר לארץ, כדי לשוחח עם אמו.
רות אומרת להם כי היא נשואה 30 שנה וכי ברנרד הוא אדם קר ועצור המתעסק רק במרפאה שלו ובחממה וכי החליטה להיפרד ממנו. גם שרי וברנרד מגיעים לנהריה ומתבוננים במאהב של רות מגיע. הם נוסעים לחוף הים. ברנרד מנסה להתאבד בטביעה ושרי מצילה אותו ברגע האחרון. ברנרד חוזר לשורשיו הנוצריים, מבקר בכנסייה ומטפל בחברי הכנסייה.
גדעון ממשיך לאיים על גיורא. גיורא מזמין את חבריו לצבא וכאשר גדעון שולף סכין הם מאיימים עליו בנשק. גדעון עוזב בהבטחה שינקום בגיורא. בינתיים עוזבת שרי את הבית. ברנרד יושב עם גיורא ומסביר לו על הבדלי השקפת העולם ביניהם. גדעון שולח עבריינים לחסל את גיורא אבל הם מוצאים בדירה את ברנרד ורוצחים אותו. ברנרד נקבר בטקס נוצרי.
הכוחות המזוינים של סודאן
הכוחות המזוינים של סודאן (בערבית: القوات المسلحة السودانية) הם הכוחות הצבאיים של סודאן (הצפונית). במהלך 39 החודשים של המעבר מדיקטטורה לדמוקרטיה שהחל בספטמבר 2019, טיוטת ההצהרה החוקתית של אוגוסט 2019 מגדירה את המפקד העליון של הכוחות המזוינים של סודאן להיות מועצת הריבונות האזרחית-צבאית המעורבת. בשנת 2011, IISS העריך את מספר הכוחות הסדירים ב-109,300 איש, בעוד שבשנים 2016–2017 היו לכוחות התמיכה המהירה רק 40,000 חברים המשתתפים במלחמת האזרחים בתימן (מתוכם 10,000 חזרו לסודן עד אוקטובר 2019).
הטבח בכיכר טיין-אן-מן
ML.NET
ML.NET היא ספריית תוכנה חינמית לאפליקציות המשלבות למידת מכונה עבור שפות התכנות #C ו- #F. הספרייה תומכת במודלים של Python, יחד עם NimbusML.
מהדורת התצוגה המקדימה של ML.NET כללה טרנספורמציות להנדסת תכונות (feature engineering) כמו יצירת n-gram, ו"למדנים" להתמודדות עם משימות סיווג בינארי, סיווג רב-מעמדי ומשימות רגרסיה. מאז נוספו משימות ML נוספות כמו איתור חריגות ומערכות המלצה, וגישות אחרות כמו למידה עמוקה ייכללו בגרסאות עתידיות.
למידת מכונה.
ML.NET מביאה יכולות אנליטיות וחיזוי מבוססות מודלים של למידת מכונה למפתחים שכבר עובדים עם NET. המסגרת בנויה על NET Core. ו-NET Standard. יורש את היכולת לרוץ באופן חוצה פלטפורמות ב-Linux, Windows ו-macOS. למרות שה-ML.NET היא ספרייה חדשה, מקורותיה החלו כבר בשנת 2002 כפרויקט מחקר של מיקרוסופט בשם TMSN (חיפוש וניווט של כריית טקסט) לשימוש פנימי בתוך מוצרי מיקרוסופט. מאוחר יותר שונה שמו ל-TLC (קוד הלמידה) בסביבות 2011. ML.NET נגזרה לאחר מכן מספריית TLC ועלתה במידה רבה על ספריית המקור לפי ד"ר ג'יימס מקפרי, מ-Microsoft Research.
מפתחים יכולים לאמן מודל למידת מכונה או לעשות שימוש חוזר במודל קיים על ידי צד שלישי ולהפעיל אותו בכל סביבה במצב לא מקוון. המשמעות היא שמפתחים לא צריכים להיות בעלי רקע ב-Data Science כדי להשתמש במסגרת. תמיכה בפורמט מודל למידה עמוקה בקוד פתוח Open Neural Network Exchange (או ONNX) הוצגה מ-build 0.3 ב-ML.NET. המהדורה כללה שיפורים בולטים אחרים כגון מכונות פקטוריזציה, LightGBM, אנסמבלים, LightLDA transform ו-OVA. שילוב TensorFlow ב ML.NET אפשרי מגרסה 0.5. תמיכה עבור יישומי x86 ו-x64 נוספה ל-Build 0.7 כולל יכולות המלצות משופרות עם Matrix Factorization. מפת דרכים מלאה של תכונות מתוכננות זמינה ב-Repo הרשמי של GitHub.
המהדורה היציבה הראשונה 1.0 של המסגרת הוכרזה ב-Build (כנס מפתחים) 2019. היא כלל תוספת של כלי בונה מודלים ויכולות AutoML (למידת מכונה אוטומטית). Build 1.3.1 הציג תצוגה מקדימה של אימון Deep Neural Network באמצעות כריכות #C עבור Tensorflow ומטען מסד נתונים המאפשר אימון מודלים על מסדי נתונים. התצוגה המקדימה של 1.4.0 הוסיפה ניקוד ML.NET על מעבדי ARM ואימון רשתות עצביות עמוקות עם GPUs עבור Windows ו-Linux.
ביצועים.
המאמר של מיקרוסופט על למידת מכונה עם ML.NET הוכיח לכאורה שהיא מסוגלת לאמן מודלים של ניתוח סנטימנטים באמצעות מערכי נתונים גדולים תוך השגת דיוק גבוה. התוצאות שלה הראו דיוק של 95% במערך הסקירה של אמזון בנפח 9GB.
בונה דגמים.
ה-ML.NET CLI הוא ממשק שורת פקודה המשתמש ב-ML.NET AutoML כדי לבצע אימון מודלים ולבחור את האלגוריתם הטוב ביותר עבור הנתונים. ה-Model Builder preview של ML.NET היא הרחבה עבור Visual Studio המשתמשת ב-ML. NET CLI ו-ML.NET AutoML כדי להפיק את המודל ה-ML.NET הטוב ביותר באמצעות GUI.
Infer.NET.
Microsoft Research הכריזה על ארכיטקטורת המודלים Infer.NET הפופולרית ללמידת מכונה המשמשת למחקר במוסדות אקדמיים מאז 2008, שוחררה בקוד פתוח, וכעת היא חלק מה-ML.NET.
Infer.NET framework משתמש בתכנות הסתברותי כדי לתאר מודלים הסתברותיים שיש להם יתרון נוסף של יכולת פרשנות. מרחב השמות של Infer.NET שונה מאז ל-Microsoft.ML.Probabilistic. התואם את מרחבי השמות של ML.NET.
תמיכת NimbusML ב Python.
מיקרוסופט הגיעה למסקנה ש-Python פופולרית בקרב מדעני נתונים, ולכן הציגה את NimbusML עבור Python הניסיוניות עבור ML.NET. זה מאפשר למשתמשים לאמן ולהשתמש במודלים של למידת מכונה ב-Python, וזאת בקוד פתוח בדומה ל-Infer.NET.
למידת מכונה בדפדפן.
ML. NET מאפשרת למשתמשים לייצא מודלים מאומנים לפורמט Open Neural Network Exchange (ONNX). זה מייצר אפשרות להשתמש במודלים בסביבות שונות שאינן משתמשות ב-ML.NET. ניתן יהיה להפעיל את המודלים הללו בצד הלקוח של הדפדפן באמצעות ONNX.js, מסגרת צד הלקוח של javascript עבור מודלים של למידה עמוקה שנוצרו בפורמט Onnx.
אוגורי סיסטמס
אוגורי סיסטמס בע"מ, המוכרת במותג Augury היא חברה פרטית ישראלית המפתחת ומייצרת חיישנים ותוכנה לפיקוח על תקינותן של מכונות תעשייתיות.
היסטוריה.
החברה נוסדה במרץ 2012 על ידי סער יוסקוביץ' (מנכ"ל החברה), בוגר הטכניון בהנדסת חשמל ופיזיקה, וגל שאול (CTO), בוגר הטכניון במדעי המחשב. החברה מפתחת ומייצרת חיישנים ותוכנה לפיקוח על תקינותן של מכונות תעשייתיות. חיישני החברה קולטים באופן רצוף נתונים מהמכונות, כגון צליל (הרעש שמשמיעה המכונה), טמפרטורה וקרינה אלקטרומגנטית, ולפי נתונים אלה תוכנה מזהה תקלה בפעילות של מכונה ומתריעה על כך, ובכך מאפשרת את איתור התקלה בשלב מוקדם, ומצמצמת את הנזק שעלול להיגרם. מוצרי החברה הם שילוב של אינטרנט של הדברים עם בינה מלאכותית. עם ענפי התעשייה שבהם פעילה החברה נמנים תעשיית המזון והמשקאות, כימיה, פרמצבטיקה, נייר ועוד. הכנסות החברה מבוססות על דמי מנוי לכל מכונה שבה מותקנים החיישנים שלה. עם לקוחות החברה נמנים קולגייט-פלמוליב, פפסיקו, נסטלה, כי"ל, תנובה, חברת החשמל לישראל, מקורות ועוד. לחברה מרכזי פיתוח בחיפה ובת"א, ומשרד שיווק בניו יורק. באוקטובר 2021 הועסקו בה יותר מ-220 עובדים.
גיוס הון.
בגיוס ראשוני באוקטובר 2014 גייסה החברה שני מיליון דולר.
באוגוסט 2015 גייסה החברה 7 מיליון דולר.
ביוני 2018 גייסה החברה 17 מיליון דולר.
בינואר 2019 גייסה החברה 25 מיליון דולר, ורכשה את חברת ההזנק האמריקאית Alluvium.
באוקטובר 2020 גייסה החברה 55 מיליון דולר.
באוקטובר 2021 גייסה החברה 180 מיליון דולר לפי שווי של יותר ממיליארד דולר (אחרי הכסף), ובכך הפכה לחד-קרן.
ב-2021 זכתה החברה בפרס אטלס.
אוגורי
הנדסת מאפיינים
הנדסת מאפיינים היא התהליך של שימוש בידע תחומי לחילוץ מאפיינים (תכונות, הגדרות, ערכים) מנתונים גולמיים.
מאפיין היא תכונה משותפת ליחידות עצמאיות שעליהן יש לבצע ניתוח או חיזוי.
מאפיינים משמשים במודלים חזויים ומשפיעות על התוצאות.
הנדסת מאפיינים משמשת בתחרויות Kaggle ובפרויקטים של למידת מכונה.
תהליך.
תהליך איטרטיבי של הנדסת המאפיינים הוא:
מאפיינים מהונדסים אופייניים.
הרשימה הבאה מספקת כמה דרכים טיפוסיות להנדסת מאפיינים שימושיים:
חשיבות.