Bæsj, tiss og pupp

Før jeg ble mor i juli 2017, fortalte min bonus-svigermor meg at hun pleide å registrere sove- og spisemønsteret til sitt barn på 90-tallet, ført på listepapir. Det hjalp henne å forutse hvilke tider på døgnet hun selv kunne sove. Jeg tenkte at dette var jo et fabelaktig tiltak! Og i dag finnes det helt sikkert en app som gjør akkurat dette. Javisst, appen var der, og den eksporterte til og med til csv! Dataelskeren i meg så sjansen, og tok den. Barnet mitt ble født 22. juli 2017, og jeg startet registreringen 25. juli 2017. Registreringen ble avsluttet da hele familien ble rammet av omgangssjuken 27. januar 2018. Dermed hadde jeg fått seks måneder med data på bæsj, tiss og pupp (også soving, da). Her er resultatene!

How do you protect something that must be exposed?

How do you protect something that must be exposed? Say you have a sensitive piece of code everyone can run, that you cannot hide. Do you leave it naked and alone, weathering the digital storms of our modern age, or do you buckle down and write some protection? The following is a tale of the latter.

Building a simple neural network in 1, 2, 3 – for fashion!

In this blog post, we will follow up our previous entry where we demonstrated a series of steps to set-up a functional AI environment in our pc’s. As mentioned in Setting a Deep Learning Working Environment, we will make use of the Keras Deep Learning Library.  

Sommerprosjektet 2018 – Del 2

Gjennom Sommerprosjektet hos Acando får fire studenter prøve seg som konsulenter hos en av våre kunder. I år har prosjektet vært hos Mattilsynet og arbeidet med digitalisering av sunnhetssertifikater for planteimport. I del to av vår bloggserie om sommerprosjektet 2018 får du høre hvordan det har gått med studentene og deres arbeid med en helt ny digital løsning for Mattilsynet.

Setting a deep learning working environment

Deep learning is fun! Lately, there is a lot of excitement around Artificial Intelligence (AI), machine learning (ML) and deep learning (DL). In this blog entry, we will help you get started with deep learning. We hope you will find this blog easy to read, replicate and above all, we hope you will find it inspirational!

Er det trygt å ta med jobbtelefonen til utlandet?

Alt sikkerhetsarbeid må begynne med en risikovurdering. Hva skal vi beskytte og hvilke trusler skal vi beskyttes mot? I denne artikkelen tar vi utgangspunkt i en mobiltelefon og forklarer hvordan man vurderer hvilken risiko denne er utsatt for. Videre diskuterer vi hvordan man på bakgrunn av denne risikovurderingen kan velge tiltak for å redusere risiko, for eksempel når man reiser til utlandet.

Sommerprosjekt 2018 – Del 1

For tre uker siden startet vi på Acandos sommerprosjekt 2018. I løpet av seks uker skal vi sette oss inn i spennende og nyskapende teknologi, og implementere en løsning for digitalisering av tilsyn knyttet til import av planter for Mattilsynet. I tillegg til den faglige delen er det planlagt flere sosiale arrangementer gjennom sommeren. Dette høres vel og bra ut, men hva har vi gjort og hvordan har vi opplevd de tre første ukene?

Virtual Reality – Ditt nye senter for kreativitet og produktivitet

VR har muligheten til å utløse dine superkrefter. Les mer om hvordan VR påvirker din mentale tilstand!

Om bare noen få år (innen 2025 er min spådom) kommer din arbeids-PC til å bli erstattet med et VR-headset. Maskinen kommer til å sitte på hodet ditt og åpne opp for helt nye former for arbeidsflyt. Videre vil alt av kreativitet og produktivitet komme til å foregå i VR: design, UX, programmering, arkitektur, ingeniør-kunst, ALT. Og i dette innlegget skal jeg forklare deg hvorfor.

IoT sensors, big data and advanced analytics to ensure optimal growth - Part IV

In this blog entry, we will write about a topic that is very relevant these days: GDPR and its impact on analytics. We will go through some of the most relevant aspects of GDPR in the context of mobility/location data. We write about the limitations that the regulations introduce, but also about some techniques that can enable us to use very sensitive location data. We will present an example of a technique that can potentially enable malicious parties to recover personal information by using what could be considered fully anonymized data.

IoT sensors, big data and advanced analytics to ensure optimal growth - Part III

Due to the feedback received from our first post, in this third in our blog series “IoT sensors, big data and advanced analytics to ensure optimal growth”, we will go through a series of steps one can use to solve NASA’s Big Data problem from 1997. As we mentioned, NASA faced a few challenges when trying to visualize very large datasets. The image shown in Figure 1 was generated from an interactive visualization of AIS data created in Python with cloud infrastructure hosted on Microsoft Azure. The dataset was composed of 1,2 billion events, each event composed of a ship’s location (lat-lon pair) among other features.