Инфракрасное излучение можно подвести точечно. А если такое излучение действует только на маркированные клетки, по сути воздействие малоотличимо от нагрева, то вред организму минимален, если вообще есть.
В статье упоминается использование молекул аминоцианина — синтетического красителя. Это вещество наверное и есть маркер раковых клеток. Тогда это вещество обеспечивает селективность.
как доставить свет к глубоким опухолям у человека?
Для этих частот тело человека практически прозрачно. Если этот метод не просто научное знание, а можно применять на практике, то доставить "свет" куда угодно вообще проблем не составит.
Я не знаю "внутренней кухни" Буханки, только обычно мелкие кафе и магазины только допекают хлеб. Им провозят полуфабрикаты (полуготовое - произведено не до полной готовности на крупных предприятиях и потом замороженно) и они допекают полуфабрикат на месте, покупателям нравится такая продукция - покупатель получает только что изготовленный продукт. Такая модель пекарен гораздо проще во всех отношениях.
Ни разу не был в Буханке, только предполагаю что у них также как и у всех - выпечка только привлекает покупателей, а прибыли даёт меньше чем остальные товары. Там просто неизбежно должны торговать другими товарами с более высокой маржой.
одна простая булочка приносит валовую прибыль в размере примерно от 1,40 до 4,00 долларов за единицу
Высокая цена на хлеб это признак высоких цен на остальные товары, включая рабочую силу и энергетику.
Хлеб в Сингапуре по цене 3 доллара США за 0,5 кг, Налог 17 + 9 процентов - это самый минимум, плюс обязательные платежи. Выпечка хлеба потребляет много энергии.
Я тоже написал запрос в модель и вот ответ: Мини-пекарня (один-два пекаря, возможно, с ограниченным меню). Если вы печёте хлеб вручную, продаёте его через точку выдачи или по предзаказу, то чистая прибыль может составлять примерно 3 000 – 8 000 SGD в месяц.
Средняя зарплата в Сингапуре - 6254 SGD, или 4653 доллара США. Это средняя зарплата. Модель насчитала больше чем я, только и этого не хватает даже на среднюю зарплату.
Скорее это обычные мечты отработать технологию и масштабироваться на чужих мощностях.
Обычно печи в которых выпекают тесто для мелкого производства делают на два лотка. Даже если стоит две печи, то это 4 лотка. Один цикл загрузки - минимально 45 минут (40 минут выпечка и 5 минут выгрузить /загрузить). На лотке 16 булок. За 10 часов можно выпечь 850 булок, если есть заготовка - а её нет, поскольку тут собственный рецепт.
Рентабельность несколько центов на булке, примем 0,1 доллар на булку. Если всё продать то получим 85 долларов. Теперь главные вопросы - где продать?, кто продаст? сколько стоит реализация?
Заплатить амортизацию оборудования, затраты на энергию, затраты на реализацию, налоги - получаем обычную ситуацию малого бизнеса - он неизбежно проиграет крупному бизнесу за счёт специализации и беспрерывном производстве. А производство хлеба это массовый бизнес.
Итого останется прибыли несколько десятков долларов в сутки, работать нужно без выходных что бы не простаивали основные фонды, куча операционки и всё это цена попробовать осуществить свою мечту.
По моим рассуждениям - все эти компании по ИИ лезут в не свойственные им сферы из-за не прибыльности самого ИИ на нынешнем этапе.
И многие из них объявили о планах построить ЦОД, выпускать чипы, заняться энергетикой, медициной (медицинские модели уже в открытом доступе), диагностика, сотрудничество с клиниками, космос, разведка полезных ископаемых, добыча редкозёмов - что угодно готовы делать, что бы получить хоть какую то прибыль.
Вообще не заметил, что программисты проиграли от нынешнего ИИ. Программисты сами себе создали отличные инструменты для своей работы, а заменить живых людей ИИ не может и нет прогнозов когда сможет и вероятно такая замена будет много дороже живого разработчика.
Одно медицинское исследование стоит (или стоило не так давно) от 2 миллиардов долларов. Нужно одновременно делать хотя бы 5 исследований, что бы это окупилось. Пять в год, на десять лет по два ярда равно 100 миллиардов в нынешних ценах. Это самый минимум по деньгам.
И не факт что окупится, поскольку экспертизы нет. А есть у них языковые модели и датасеты, и почему то многие решили что фарм компании настолько отсталые, что ещё этого не сделали, об этом не думали и таким не занимаются. Вот тут они опередят фарм компании и получат прибыль. Только за проведение био и мед моделирование я читал про те года, когда компьютер работал на лампах.
доминирование Python выросло из среды и привычки (в т.ч. "учат первым"), а не из технического превосходства
Python выбирали как раз из-за технического превосходства. Язык работал на любой операционной системе, на любом железе, язык подхватывал любой стек технологий.
Руководство - это совершенно другой вид навыка, что на территории бывшего союза предпочитают этого не замечать. Берут обычного рабочего, дают ему коллектив и давай руководи, при этом не сказав даже ключевых вех и направления развития предприятия.
Был у меня кейс, когда я всеми силами держал технологию одного из своих участков, а топ руководство его топило. И у меня и у них были на это причины - я боролся за выживание комбината, а они пытались обвалить цены акций (у них были на это причины).
приложение на python можно написать быстрее чем на Go в 10 раз?
Правильно понимаете. Столько проверенных на проде библиотек, сколько есть у python, вряд ли есть у какого другого языка. Особенно если нужны AI/ML, матричные вычисления, тензора. На других языках есть одна, может быть две библиотеки и всё.
И готовый проектов на python в разы больше.
Есть разной глубины задачи, python справится почти со всем, на всех платформах, под любое железо.
В статье подчёркивается применение python для ИИ. Тут уже важно на чём написан проект, python на минимально реальных датасетах настолько медленный, что кажется выполнение зависло.
Очень сильно мешает. Вызовы, импорты, инстансы - это занимает время. Плюс учитываем обмен данными между библиотеками, методами, всем подряд. Тут ещё строгая типизация.
Нейронные модели сильно облегчили написание кода, только учитываем что Rust разработчик дороже в деньгах и rust сложнее в разработке и в менеджменте.
И второе - переписать программный код на другой язык - это на порядки раз проще и понятнее чем написать с нуля, потому что весь путь уже пройден, уже знаем что нужно делать.
Для языка python даже не очень современные модели выдают безупречный код, по цене "почти бесплатно". Для прототипа хватит, а без прототипа ничего не получится.
Разработка на python на порядок быстрее и проще (сравнивая с Rust, Go, C, C++) - по времени, по деньгам, по ошибкам, по рефакторингу. То есть для прототипов других вариантов почти нет. На практике новый проект пишем на python, а уже потом, через года, если проект взлетит, если будет бюджет - перепишем на компилируемый язык.
Откуда подчинённые узнают и что они поймут в научной работе? Если они такие умные, то пусть сами защищаются по научной теме. Только я таких не встречал.
А по поводу того, что Фоменко много чего написал по истории, так у меня есть личная история, когда я переписал многое из теории металлургии, качества и лабораторных испытаний и думал что получилась хорошая теория ( и это давало немного лучшую прогнозную точность), а потом послушал умных людей и подумал что классические расчёты проще выполнить и проще им научить.
Фоменко читатели охотно покупают за свои деньги, развлекаются люди. Это ничем не хуже других развлечений. Я не вижу в этом проблемы.
У Фоменко же не учебник истории? И насколько помню, он математик. Математик написал довольно интересные книги, наука их отвергла - всё равно больше пользы, чем от макулатуры которую издавали только потому, что автор член союза писателей.
пытались защититься по чужой работе
Мне рассказывали, как директора крупных предприятий отказывались защищаться по уже готовой работе. Научную работу они покупали, сами в научной работе не участвовали. Долго раздумывали и отказывались.
А когда на слуху был диссернет, то сколько же там вскрылось плагиата и какие громкие фамилии озвучивали. Впечатление было, что все работы в стране создаются только в библиотеках и то узким кругом специалистов.
Я не онколог, только разницу вижу.
Лучевая терапия действует на всё по пути луча.
Инфракрасное излучение можно подвести точечно. А если такое излучение действует только на маркированные клетки, по сути воздействие малоотличимо от нагрева, то вред организму минимален, если вообще есть.
В статье упоминается использование молекул аминоцианина — синтетического красителя. Это вещество наверное и есть маркер раковых клеток. Тогда это вещество обеспечивает селективность.
Если не хватит глубины проникновения, то проколят и подсветят.
Меня другой вопрос интересует - если уже много лет об этом известно, то почему это не стало клинической практикой?
Для этих частот тело человека практически прозрачно. Если этот метод не просто научное знание, а можно применять на практике, то доставить "свет" куда угодно вообще проблем не составит.
Кофе очень маржинальный товар. Уже этого может хватить, чтобы такая точка продаж не была убыточна.
Если эта точка продаж принадлежащей хоть сколько прибыльной сети, то до трети могут работать в ноль или немного в минус, и такую точку не закроют.
Я не знаю "внутренней кухни" Буханки, только обычно мелкие кафе и магазины только допекают хлеб. Им провозят полуфабрикаты (полуготовое - произведено не до полной готовности на крупных предприятиях и потом замороженно) и они допекают полуфабрикат на месте, покупателям нравится такая продукция - покупатель получает только что изготовленный продукт. Такая модель пекарен гораздо проще во всех отношениях.
Ни разу не был в Буханке, только предполагаю что у них также как и у всех - выпечка только привлекает покупателей, а прибыли даёт меньше чем остальные товары. Там просто неизбежно должны торговать другими товарами с более высокой маржой.
Высокая цена на хлеб это признак высоких цен на остальные товары, включая рабочую силу и энергетику.
Хлеб в Сингапуре по цене 3 доллара США за 0,5 кг, Налог 17 + 9 процентов - это самый минимум, плюс обязательные платежи. Выпечка хлеба потребляет много энергии.
Я тоже написал запрос в модель и вот ответ: Мини-пекарня (один-два пекаря, возможно, с ограниченным меню). Если вы печёте хлеб вручную, продаёте его через точку выдачи или по предзаказу, то чистая прибыль может составлять примерно 3 000 – 8 000 SGD в месяц.
Средняя зарплата в Сингапуре - 6254 SGD, или 4653 доллара США. Это средняя зарплата. Модель насчитала больше чем я, только и этого не хватает даже на среднюю зарплату.
Скорее это обычные мечты отработать технологию и масштабироваться на чужих мощностях.
Обычно печи в которых выпекают тесто для мелкого производства делают на два лотка. Даже если стоит две печи, то это 4 лотка. Один цикл загрузки - минимально 45 минут (40 минут выпечка и 5 минут выгрузить /загрузить). На лотке 16 булок. За 10 часов можно выпечь 850 булок, если есть заготовка - а её нет, поскольку тут собственный рецепт.
Рентабельность несколько центов на булке, примем 0,1 доллар на булку. Если всё продать то получим 85 долларов. Теперь главные вопросы - где продать?, кто продаст? сколько стоит реализация?
Заплатить амортизацию оборудования, затраты на энергию, затраты на реализацию, налоги - получаем обычную ситуацию малого бизнеса - он неизбежно проиграет крупному бизнесу за счёт специализации и беспрерывном производстве. А производство хлеба это массовый бизнес.
Итого останется прибыли несколько десятков долларов в сутки, работать нужно без выходных что бы не простаивали основные фонды, куча операционки и всё это цена попробовать осуществить свою мечту.
По моим рассуждениям - все эти компании по ИИ лезут в не свойственные им сферы из-за не прибыльности самого ИИ на нынешнем этапе.
И многие из них объявили о планах построить ЦОД, выпускать чипы, заняться энергетикой, медициной (медицинские модели уже в открытом доступе), диагностика, сотрудничество с клиниками, космос, разведка полезных ископаемых, добыча редкозёмов - что угодно готовы делать, что бы получить хоть какую то прибыль.
Вообще не заметил, что программисты проиграли от нынешнего ИИ. Программисты сами себе создали отличные инструменты для своей работы, а заменить живых людей ИИ не может и нет прогнозов когда сможет и вероятно такая замена будет много дороже живого разработчика.
Одно медицинское исследование стоит (или стоило не так давно) от 2 миллиардов долларов. Нужно одновременно делать хотя бы 5 исследований, что бы это окупилось. Пять в год, на десять лет по два ярда равно 100 миллиардов в нынешних ценах. Это самый минимум по деньгам.
И не факт что окупится, поскольку экспертизы нет. А есть у них языковые модели и датасеты, и почему то многие решили что фарм компании настолько отсталые, что ещё этого не сделали, об этом не думали и таким не занимаются. Вот тут они опередят фарм компании и получат прибыль. Только за проведение био и мед моделирование я читал про те года, когда компьютер работал на лампах.
Python выбирали как раз из-за технического превосходства. Язык работал на любой операционной системе, на любом железе, язык подхватывал любой стек технологий.
Да, на это упор в статье, это же следует из списка литературы. ML/ AI / ИИ в разных вариантах.
Руководство - это совершенно другой вид навыка, что на территории бывшего союза предпочитают этого не замечать. Берут обычного рабочего, дают ему коллектив и давай руководи, при этом не сказав даже ключевых вех и направления развития предприятия.
Был у меня кейс, когда я всеми силами держал технологию одного из своих участков, а топ руководство его топило. И у меня и у них были на это причины - я боролся за выживание комбината, а они пытались обвалить цены акций (у них были на это причины).
Быть руководителем - нужно отдельно обучать.
Правильно понимаете. Столько проверенных на проде библиотек, сколько есть у python, вряд ли есть у какого другого языка. Особенно если нужны AI/ML, матричные вычисления, тензора. На других языках есть одна, может быть две библиотеки и всё.
И готовый проектов на python в разы больше.
Есть разной глубины задачи, python справится почти со всем, на всех платформах, под любое железо.
В статье подчёркивается применение python для ИИ. Тут уже важно на чём написан проект, python на минимально реальных датасетах настолько медленный, что кажется выполнение зависло.
Очень сильно мешает. Вызовы, импорты, инстансы - это занимает время. Плюс учитываем обмен данными между библиотеками, методами, всем подряд. Тут ещё строгая типизация.
Куда в python не ткни - всюду грабли.
Пожелаем им удачи.
Нейронные модели сильно облегчили написание кода, только учитываем что Rust разработчик дороже в деньгах и rust сложнее в разработке и в менеджменте.
И второе - переписать программный код на другой язык - это на порядки раз проще и понятнее чем написать с нуля, потому что весь путь уже пройден, уже знаем что нужно делать.
Для языка python даже не очень современные модели выдают безупречный код, по цене "почти бесплатно". Для прототипа хватит, а без прототипа ничего не получится.
Разработка на python на порядок быстрее и проще (сравнивая с Rust, Go, C, C++) - по времени, по деньгам, по ошибкам, по рефакторингу. То есть для прототипов других вариантов почти нет. На практике новый проект пишем на python, а уже потом, через года, если проект взлетит, если будет бюджет - перепишем на компилируемый язык.
Язык python реализован на языке С. Интерпретатор написан на C (CPython), стандартная библиотека большей частью написана на C.
Python очень медленный язык; сколько его не ускоряй - ничего не получится, зависимости вмешаются. Типизация вообще загадочная.
Только куда не ткнись, язык python не обойти.
Откуда подчинённые узнают и что они поймут в научной работе? Если они такие умные, то пусть сами защищаются по научной теме. Только я таких не встречал.
А по поводу того, что Фоменко много чего написал по истории, так у меня есть личная история, когда я переписал многое из теории металлургии, качества и лабораторных испытаний и думал что получилась хорошая теория ( и это давало немного лучшую прогнозную точность), а потом послушал умных людей и подумал что классические расчёты проще выполнить и проще им научить.
Фоменко читатели охотно покупают за свои деньги, развлекаются люди. Это ничем не хуже других развлечений. Я не вижу в этом проблемы.
У Фоменко же не учебник истории? И насколько помню, он математик. Математик написал довольно интересные книги, наука их отвергла - всё равно больше пользы, чем от макулатуры которую издавали только потому, что автор член союза писателей.
Мне рассказывали, как директора крупных предприятий отказывались защищаться по уже готовой работе. Научную работу они покупали, сами в научной работе не участвовали. Долго раздумывали и отказывались.
А когда на слуху был диссернет, то сколько же там вскрылось плагиата и какие громкие фамилии озвучивали. Впечатление было, что все работы в стране создаются только в библиотеках и то узким кругом специалистов.