Пока писал вторую часть, наткнулся на новость и решил что это будет интересно многим в этом хабе.

Итак, есть такой великий проект, который спонсируется IBM, называемый Blue Brain Project. Основная идея сего предприятия – взять и оцифровать мозг. Вплоть до молекулярного уровня, дабы изучать все происходящие в нем процессы in silico. Ну и комп там соответствующий – Blue Gene Supercomputer.

По состоянию на август сего года, они могут симулировать порядка 100 кортикальных колонн, состоящих из 1 миллиона нейронов и миллиарда синапсов.

Так вот новость заключается в том, что они вбросили в симуляцию порядка 10000 нейронов в случайном порядке в 3D пространстве (с учетом общей плотности и местной морфологии нейронов), и проследили, как они будут строить связи между собой, и потом сравнили с данными о реальном мозге млекопитающего. В итоге они получили 75-95% сходство в позиционировании синапсов.

Таки что это значит для нас?

Так уж получилось, что я уже давненько читаю Хабр и особенно раздел про искусственный интеллект, однако до сих пор так и не отважился внести свою лепту в общий уровень энтропии.

Оживленные дискуссии в комментариях показывают живой интерес к теме и одновременно большое разнообразие точек зрения, мнений и уровней подготовки. Просмотрев историю публикаций, я как-то не нашел важного отправного пункта для многих рассуждений, а именно – какого-нибудь описания механизмов передачи сигналов в мозге. Те, кто пишут про нейронные сети и прогресс в компьютерных моделях интеллекта обычно вскользь упоминают про синапсы и медиаторы (что вполне достаточно для их целей), те же, кто пытается понять природу естесственного интеллекта в основном рассуждают философскими категориями. В результате, множество коментариев содержат отсылки к популярным домыслам и мифам, не находящим подтверждения в современных исследованиях.

В данной статье я в сжатой форме попытаюсь дать ответы на следующие вопросы:
— что же такое нейрон, как он устроен и работает?
— что происходит в синапсах, когда нейроны общаются друг с другом?

А в следующей (-щих):
— как интеллект и сознание связаны с активностью нейронов? (здесь же про то, как информация обрабатывается мозгом, нейропластичность, квантовую теорию сознания, сон и т.д.)

1 часть. Заземление
(общая информация, термины и определения)

2 часть. Традиционные способы строительства заземляющих устройств
(описание, расчёт, монтаж)

3 часть. Современные способы строительства заземляющих устройств
(описание, расчёт, монтаж)

В этой части я расскажу о современных способах строительства заземлителей, которые обладают достоинствами традиционных способов строительства и лишены их недостатков.

Д. Основные способы строительства

Д1. Модульное заземление (для обычных грунтов)

Д1.1. Особенности решения

Д1.1.1. Универсальность и простота применения
Д1.1.2. Долгий срок службы
Д1.1.3. Зависимость уменьшения сопротивления заземления от увеличения глубины электрода
Д1.1.4. Суперкомпактность
Д1.1.5. Никакой сварки

Д1.2. Расчёт получаемого сопротивления заземления
Д1.3. Монтаж
Д1.4. Достоинства и недостатки

Д2. Электролитическое заземление (для вечномёрзлых или каменистых грунтов)

Д2.1. Особенности решения

Д2.1.1. Простота применения в вечномёрзлых или каменистых грунтах
Д2.1.2. Компактность
Д2.1.3. Образование талика
Д2.1.4. Никакой сварки

Д2.2. Расчёт получаемого сопротивления заземления
Д2.3. Монтаж
Д2.4. Достоинства и недостатки

Д. Основные способы строительства

Напомню о достоинствах и недостатках традиционных способов строительства заземлителей, описанных в прошлой части:

Хочу с вами поделиться небольшой алгоритмической задачей, которую мне не так давно подкинули коллеги по цеху. Как мне кажется, решение получилось довольно элегантное.

Суть задачи заключалась в следующем. Есть некое устройство (микроконтроллер), которое умеет обращаться только с 32-битными целыми значениями и не умеет работать с плавающей запятой.
На таком аппарате есть таймер, который в секунду генерирует 32768 тиков. Необходимо написать функцию, переводящую тики в миллисекунды без потери точности (желательно с округлением).

    На каждом этапе эксперимента, начиная от подготовки материала, продолжая проведением PCR и заканчивая секвенированием, происходит накопление ошибки. Нам нужен механизм оценки значимости результата. Какова вероятность, что риды, оказавшиеся на некотором участке генома, оказались там неслучайно? Подход, представленный в этой статье, применим для данных, полученных с помощью DNA-seq, и рассказывает о возможности применения распределения Пуассона для оценки значимости.

Введение или как я писал свой первый ИИ

Доброго времени суток. Я написал свой первый искуственный интеллект много лет назад, когда учился в колледже. Тогда это был ИИ для змейки в необычной для змеек игре — Serpent's Madness (ссылка ведет на мой сайт игры), в которой последние могут двигаться в любом направлении. Скриншот ниже демонстрирует это:



Тогда это был детерминированный алгоритм, т.е. алгоритм с четкой последовательностью действий, когда на каждом шаге можно точно сказать, что будет на следующем. Выглядел он приблизительно так

    Обнаружил жесткую нехватку информации по биоинформатике в русском сегменте. Не знаю, уж, востребована она или нет, но хочу предоставить на суд читателя вводную часть, которую можно назвать практическая биоинформатика, которой мне очень не хватало для ознакомления с предметом. В этой главе я хочу описать путь, который пришлось пройти мне до настоящего момента, когда я уже не шарахаюсь от фраз: вот вам FASTQ файл и постройте мне bed graph для genome browser. Чтобы в дальнейшем вести разговор об интересном, хочу по диагонали пройтись по определениям и программам первичной обработки данных, без которых трудно говорить на одном языке.

Важной целью исследователей в области компьютерного зрения является создание автоматизированной системы, способной сравняться или превзойти способности человеческого мозга по распознаванию лиц. Результаты психофизических исследований процесса распознавания лиц предоставляют специалистам по компьютерному зрению ценнейшие факты, которые помогут улучшить системы искусственного интеллекта.

Как обычно, предлагаю сокращенный перевод, полный текст доступен в оригинале.

Нобелевская премия 2009 по медицине и физиологии

Открытие защитных механизмов хромосом от концевой недорепликации с помощью теломер и теломеразы.

Элизабет Блекберн (Elizabeth Blackburn), Кэрол Грейдер (Carol Greider), Джек Шостак (Jack Szostack), все — США.

Суть изобретения. Трое американских учёных в 1984 году обнаружили теломеразу — уникальный фермент, он позволяет увеличить количество раз, которое хромосоме позволено копировать себя. В клетке роль счётчика делений выполняет теломера — специальный отросток хромосомы. С каждым делением он должен уменьшаться, пока совсем не закончится. Так вот, теломераза прикрепляет на кончик отростка фрагмент TTAGGG, который помогает восстановить длину теломеры после деления.



Самое важное, что каждая клетка изначально запрограммирована на то, сколько раз ей позволено делиться (фиксированный размер теломеры при отсуствии теломеразы). Когда срок выходит (достигнут предел Хейфлика) — клетка умирает, а вместе с ней и весь организм. У людей это называют «старость». А вот теломераза даёт бессмертие некоторым клеткам, например, 90% раковых клеток.

Сегодня мы будет обсуждать технические аспекты и реализацию задач на Python и C/C++, которыми нас будет закидывать инженер из Google. Начнём с самых тривиальных проблем с последующим нарастанием сложности. Параллельно обратим внимание о чём стоит упомянуть во время интервью и где не попасть в ловушку.

Привет Хабр! Давно не писал. Да это и понятно. Защита диссертации, получение PhD, а сейчас ещё и активный поиск работы — всё это занимает очень много драгоценного времени. Но разговор сегодня пойдёт не о том. Хотелось бы поделиться с Вами, уважаемые хабралюди, ресурсами и описанием процесса подготовки к телефонному техническому интервью с Гуглом, первый технический этап которого я уже прошёл, и теперь готовлюсь ко второму, который будет в пятницу.

Написал Стивен Тови в 2:29 утра по программированию (шутка юмора Google Translate)
Вступление от себя: эта заметка, прорекламированная Алёной C++, предназначена в основном разработчикам игр для консолей, но будет, наверное, полезна и всем, кому приходится сталкиваться с экстремальным аллоцированием динамической памяти. Возможно, любители посравнивать управление памятью в C++ и Java тоже найдут над чем задуматься.

Оригинал с небезынтересной дискуссией в комментариях: altdevblogaday.org/2011/02/12/alternatives-to-malloc-and-new

Обязательная вступительная басня

Мне очень нравятся суши. Это вкусно и удобно. Мне нравится, что можно с бухты-барахты, не тратя целый обеденный час, зайти в суши-ресторан с конвейером, занять место и взять что-то свежее и вкусное с ленты. Но при всём при этом, чего мне реально не хотелось бы, так это быть официантом в суши-ресторане, особенно если бы моей обязанностью было бы рассаживать посетителей по местам.

Работая на руководящих должностях определенное время, вывел для себя некоторые критерии хорошего и не очень хорошего руководителя, а то и не руководителя вовсе.
Для многих руководящая должность это прежде всего повышенная заработная плата, и не более. Но быть хорошим руководителем не так то просто.
На руководителя возлагается ответственность, большая чем на его сотрудников. Принятие решения. Разные защиты, будь то проекты или бюджеты. Разного рода отчетность.
Но давайте по порядку.

Хочу представить вашему вниманию, как по мне, самый простой способ организации графического удалённого терминала, и постараюсь подать это как можно проще.

С линуксом жизнь становится интересней, я бы даже сказал экспериментальней!
Меня потянуло на эксперименты с ssh, и то, что я получил в итоге — доступ с работы к домашнему компу — мне очень понравилось! Еще бы — классно управлять домашним компом, обновлять его и т.п. С девушкой даже с помощью festival разговаривал)))
Однако, захотелось пойти дальше, интересно, можно ли настроить удаленный доступ к рабочему столу, как позволяет это RAdmin в Windows? Можно конечно! Надо только настроить))

Достался мне «MacBook Black» с полным набором небольших дефектов. Дошло дело и до матрицы, залитой алкоголем.
Как это выглядело до операции я сфотографировать хотел, но забыл. В процессе чистки будет видно весь масштаб трагедии, скажу лишь, что примерно 20% экрана (нижняя центральная часть) светилась веселыми белыми пятнами и под разными углами они были разной формы (разные слои пленок склеились по-разному).


это просто пример, у меня было в полтора раза меньше и в разных слоях-направлениях.

Ранее я уже писал об азах текстового поиска, теперь хочу продолжить и написать о том, как развиваются алгоритмы в сторону эффективности.
Итак, как Майкл Рабин и Ричард Карп разогнали алгоритм?

Web 2.0, существование которого некоторыми отрицается, привел в интернет много авторов, которые стали писать статьи и заметки на самые разные темы. В зависимости от ресурса, вид, содержание, оформление и размер таких статей различаются, но у них есть один общий компонент — авторский текст, который, собственно, почти всегда, является сутью статьи. Такие статьи, в основном, пишутся не профессиональными журналистами, а простыми пользователями, которые в силу разных причин делятся своими мыслями, идеями или полученной информацией.

В данной статье мне хотелось бы предложить несколько вариантов того, как стоит создавать статьи, как их подавать и как поддерживать жизнь своей статьи.

Изучавшие или изучающие английский язык знают, каким страшным может казаться множество английских временных форм глаголов.
Всего в английском 12 временных форм. А в русском-то, на первый взгляд, всего 3, и как их связать с английскими, для новичка может быть совершенно не понятно.

Недавно я начал планировать свое путшествие по испании на машине. Очень удобно заниматься сим непотребством используя гугл мэпс. Но у гугл мэпс есть один существенный недостаток — проделаную работу(маршрут поездки) нельзя сохранить в хорошем разрешении картинкой. Порывшись в интернете, я нашел замечательный способ сохранять гугл мэпс карты с проложеными маршрутами или без. Данной технологией я и спешу поделится с хабрасообществом.