Во время клинических тестов хроническое аутоиммунное заболевание удалось остановить у 17 из 24 пациентов, но один умер от осложнений

^{Результаты магнитно-резонансной томографии здорового мозга (слева) и пациента с рассеянным склерозом (справа). Фото: Jessica Wilson/Science Photo Library}

Канадские медики сообщили о результатах клинических испытаний радикального подхода к лечению рассеянного склероза стволовыми клетками, пишет New Scientist. Предлагаемый ими метод можно назвать экстремальным. Представьте, что лечение или полностью избавит вас от болезни, или убьёт.

Тем не менее, результаты испытаний обнадёживающие. Некоторые пациенты, прикованные к инвалидному креслу, полностью избавились от симптомов и сейчас вернулись к полноценной жизни, что можно назвать чудом.

Эксперты в борьбе с раком считают, что в этой области совершён долгожданный прорыв: немецкими учёными успешно проведены первые тесты универсальной вакцины на людях. Наночастицы жира, в которых были размещены кусочки РНК опухоли, запустили в организме иммунную реакцию – в результате организм начал сам атаковать раковые клетки.

Вакцину с наночастицами вводили в кровь трём пациентам, у которых опухоль уже находилась в поздней стадии развития. Организм испытуемых начал вырабатывать T-лимфоциты, обеспечивающие распознавание и уничтожение клеток, несущих чужеродные антигены.

Учёные из Майнцского университета имени Иоганна Гуттенберга под руководством профессора Угура Сахина [Ugur Sahin] рассказывают, что вакцина успешно сработала и на мышах с «агрессивно растущими» опухолями. «Такие вакцины изготавливать быстро и недорого,– пишут они. – И антиген практически любой опухоли может быть закодирован в неё. В связи с этим подход к иммунотерапии через наночастицы с РНК можно рассматривать, как новейшую вакцину универсальной применимости».

Загородная жизнь полна рутины, которую очень хочется автоматизировать. А если ты инженер-программист, который влюбился в процессы автоматизации, нельзя просто так пройти мимо авто полива, автокормушки для питомца и открыть гаражные ворота, сидя на работе.

Всем жителям земной привет!

Сегодня речь пойдет о том, как с помощью не хитрой электроники, можно автоматизировать домашние процессы и с интересом наблюдать за этим действием сидя в кресле и попивая кофеёк.

Увидел пост о конкурсе, когда прошло уже две недели после начала. Но задача показалась крайне увлекательной, и я не ошибся в этом, нырнув в решение с головой. Хочу поделиться решением на 80+% и своими впечатлениями в этом посте.

Всё моё участие прошло под вопросом «где взять ещё один процент?», но в ответ я чаще получал сотые доли процента или ничего. Итак, обо всём по порядку.

В настоящее время огромное количество людей, проживающих в городах и районных центрах, а особенно в удалении от них испытывает сложности с возможностью выбора проводника услуг для качественно использования таких благ цивилизации как цифровое телевиденье, интернет, радио и просто решить, для примера, какого оператора мобильной связи выбрать из возможных для качественной и надежной телефонной связи в данном месте (Мегафон, Билайн, МТС, TELE2 и др.). Как правило в лучшем случае это решается опросом соседей «какую связь используете Вы?» и, полагаясь на их ответ приобретаете необходимую сим карту оператора мобильной связи, а потом сталкиваетесь с тем что не слышно, нет связи, интернета, а как же тогда читать хабр, итд.

В преддверии подкаста про VoIP внезапно родилась небольшая заметка.

Иногда приходится сталкиваться с проблемой установки голосового вызова. По неизвестной изначально причине, звонок просто рвётся.

Что делать, если методы влоб уже использованы?

Дамп.
А что сейчас неразрывно связано с дампами? Wireshark.

Пару лет назад у нас уже была статейка о работе в этом воистину магическом инструменте сетевика.
Не грех же и повторить?

Сайт для бесплатного доступа к научной литературе Sci-Hub испытывает судебное давление со стороны одного из крупнейших издателей научной литературы Elsevier. В процессе борьбы сайт лишился одного из своих доменных имён, sci-hub.io. Но владельцы не собираются складывать оружие, и уже зарегистрировали несколько новых имён.

Судебный иск против Sci-Hub и нескольких аналогичных сайтов был подан издательством Elsevier в прошлом году. Издательству удалось получить предварительное судебное решение, предписывающее владельцам сайта прекратить предоставлять несанкционированный доступ к материалам, принадлежащим издательству. Но этого, естественно, не произошло.

Добрый день, хабровчане. Приглашаю под кат программистов, интересующихся компьютерным зрением и обработкой изображений. Возможно, вы пропустили несложный но эффективный математический инструмент для низкоуровневого описания текстур и задания их признаков для алгоритмов машинного обучения.

Некоторое время назад мне захотелось изучить современные материалы по нейробиологии с точки зрения программиста. То есть вытащить из них основные алгоритмы, очистив их от лишних химических/биологических подробностей.

Так что, если кто-то любит искусственные нейросети и хочет поискать вдохновения в естественных, эта статья может подойти. Все охватить одной статьей, понятно, не удалось — данных уж очень много.

В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.



На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.

Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.

В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.

Кто лишится в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.

Широкий выбор мобильной рекламы: от мешающей до ужасающей. Во всяком случае до 2016 года.

У меня появился Linux на домашнем компьютере, и я поспешил обжиться в новой ОС. Она была установлена с systemd init process. Это было мое первое знакомство с этим новым инструментом. Cвой ноутбук я использую для каждодневной жизни и для программирования. Мне хотелось включать рабочие программы (Apache2 и MySQL) только на время, пока я их использую, чтобы не тратить впустую ресурсы своего компьютера. Дополнительно, для тестирования я написал bash скрипт, который выгружает содержимое одной из MySQL БД c жесткого диска в ОЗУ (в tmpfs) – так тесты выполняются значительно быстрее. По идее, я мог бы начинать свой рабочий день вот так:

systemctl start apache2.service
systemctl start mysqld.service
/root/scripts/mysqld-tmpfs start

И заканчивать его:

systemctl stop apache2.service
systemctl stop mysqld.service
/root/scripts/mysqld-tmpfs stop

Но мне хотелось сделать вещи “как надо”.

Продолжаю выкладывать материалы летнего мероприятия RAICamp 2015. Лекции первого дня конференции были выложены месяц назад постом RAICamp 2015 — день первый. Теперь же удалось домонтировать лекции второго дня и постлекционный круглый стол на тему ”Мейкерские и хоббистские сообщества” с участием Intel, Microsoft, Deloite, РВК, ВШЭ и R.Bot.



Планировал к данному моменту успеть смонтировать несколько больше, но очередные невзгоды по части видеоредакторского софта и железа внесли в эти планы некоторые коррективы. Тем не менее, спешу поделиться материалом второго дня RAICamp'а.

Выражаем большое спасибо за подготовку статьи Кириллу Малеву из компании Merku. Кирилл больше 3х лет занимается практическим применением машинного обучения для разных объёмов данных. В компании решает задачи в области предсказания оттока клиентов и обработки естественного языка, большое внимание уделяя коммерциализации полученных результатов. Закончил магистратуру Болонского университета и НГТУ

Сегодня мы расскажем вам про то, как на практике использовать облачную платформу Azure для решения задач машинного обучения для решения задач машинного обучения на примере популярной задачи предсказания выживших пассажиров Титаника.

Мы всем помним известную картинку про сову, поэтому в этой статье все шаги подробно комментируются. Если вам не понятен любой шаг, вы можете задать вопросы в комментариях.

Говорят, что чтобы правильно задать вопрос надо знать большую часть ответа. Основной вопрос, который обычно задают про мозг – это как он устроен и каковы принципы его работы? Вопрос хороший и вполне корректный. Но предположим, что нам удалось узнать «большую часть ответа». Допустим, что возникла теория, которая исключительно правдоподобно описывает работу мозга. Какой вопрос теперь будет «правильным»?

Причина, по которой я сделал систему видеонаблюдения дома, простая. Ребенок подрос, жене невероятно хотелось выйти на работу, пусть ненадолго. Но отдавать ребенка в садик еще рано. Так что мы наняли няню, а одним из инструментов контроля стала система видеонаблюдения.
Начал я с такого отступления, чтобы были понятны задачи, которые система должна решать:

1. Наблюдение за людьми внутри помещения;
2. Выделенное рабочее место оператора отсутствует;
3. Удаленный доступ;
4. Архивирование видео на срок не менее 7 дней;
5. Максимальная экономия бюджета.

Привет, хабр!



Меня зовут Глеб, я долгое время работаю в ритейловой аналитике и сейчас занимаюсь применением машинного обучения в данной области. Не так давно я познакомился с ребятами из MLClass.ru, которые за очень короткий срок довольно сильно прокачали меня в области Data Science. Благодаря им, буквально за месяц я стал активно сабмитить на kaggle. Поэтому данная серия публикаций будет описывать мой опыт изучения Data Science: все ошибки, которые были допущены, а также ценные советы, которые мне передали ребята. Сегодня я расскажу об опыте участия в соревновании The Analytics Edge (Spring 2015). Это моя первая статья — не судите строго.

Сейчас дополненная реальность – это одно из самых интересных направлений. Поэтому я и взялся за ее изучение, а результатом этого стала собственная реализация кроссплатформенной безмаркерной дополненной реальности на Qt. Речь в этой статье пойдет о том, как это было реализовано (или же как это реализовать самому). Под катом можно найти демку и ссылку на проект на гитхабе.

Очень далеко за МКАДом, где бродят только геологи и редкие медведи (забегая вперёд — они те ещё токсикоманы), есть производственный комплекс. На вход приходит добытая руда, на выходе — концентрат, который позже может и жахнуть.


Если при определённых условиях в эту зону зайдёт рабочий, его семье выплатят страховку

На этом заводе, естественно, установлена куча датчиков, сообщающих об авариях. Тем не менее, нужен был второй контур подтверждения, потому что до начала проекта в цех или на точку обязательно прибегал человек и визуально подтверждал ситуацию. До этого принимать какие-то критичные меры было нельзя.


Это цветной кадр с одной из камер. Всё, вообще всё покрыто серой пылью.

В отличие от тёплых и прельстивых офисов и стерильных ЦОДов, на этом объекте постоянно нехило шарашит электромагнитное излучение от кабелей с ногу толщиной, помехи от пусков разного оборудования. И ещё тут отличная пыль, которая накапливается по сантиметру в сутки.