Мировые войны, кризисы и прочие катаклизмы не очень ощущаются безработным, как я, в Москве(мой привет наимудрейший HR-ам), но есть время подумать. В России существует один завод по производству волоконно-оптических жил - в Саранске (здесь и далее - я основываюсь только на открытой информации). И он уже год не работает(что-то связанное с дроновой атакой). В чем заключается процесс производства оптоволоконной жилы:
Всем привет! У человека в среднем около 4000 недель жизни. Четыре тысячи. Если нарисовать каждую неделю как маленькую клеточку — вся ваша жизнь поместится на один экран. Вот прям вся. От рождения до смерти. Мне 37 — значит примерно 1900 клеток уже закрашены, а оставшиеся… ну, это мы ещё посчитаем.
Эта концепция не моя и не новая — но на днях она всплыла в одном бизнес‑чате. Товарищ скинул скриншот из бота который как раз рисует такой grid. Закрашивает прожитые недели, оставляет пустые те что впереди. Красиво, минималистично, грустно. И я спросил: «А тебя это не тревожит?»
Квантовую физику часто описывают как самую успешную научную теорию в истории. За сто лет своего существования она объяснила всё: от периодической таблицы элементов до того, как светятся звёзды. Но есть одно фундаментальное явление, которое она не может объяснить: гравитация.
«Совмещение квантовой механики и гравитации — одна из важнейших нерешённых проблем физики», — говорит Кэтрин Зурек, физик-теоретик из Калифорнийского технологического института (Калтех) в Пасадене.
Поколения исследователей пытались создать квантовую теорию гравитации, и их работа привела к появлению сложных математических конструкций, таких как теория струн. Но физики-экспериментаторы не нашли конкретных доказательств ни для одной из них и даже не уверены, как такие доказательства могли бы выглядеть.
Сейчас складывается ощущение, что прорыв может произойти в любой момент. За последнее десятилетие многие исследователи стали с большим оптимизмом смотреть на возможность проверки истинной природы гравитации в лабораторных условиях. Учёные предложили соответствующие эксперименты и работают над повышением точности методов, необходимых для их реализации. «Произошёл огромный скачок как в экспериментальных возможностях, так и в нашем теоретическом понимании того, что мы на самом деле узнаём из таких экспериментов», — говорит Маркус Аспельмейер, физик-экспериментатор из Венского университета и пионер этой работы.
Каждый год на экзамене в ШАД происходит одна и та же история.
Сильные студенты, которые хорошо знают математику, не добирают баллы. И дело часто не в знаниях. Кто-то «умирает» на второй задаче, потратив на неё три часа. Кто-то не успевает даже открыть последние задачи. Кто-то начинает паниковать, когда что-то идёт не по плану. В итоге результат оказывается сильно ниже реального уровня.
Вот серьезно, если вы не идете в паблик - молчите! Общество максимально против "умных".
Помните в детсвте издевательскую фразу "Ты че, самый умный?", и как-бы ответ "Да", не прям правильное решение.
Быть умным - значит выделяться, а значит ты не такой как все, ты другой, мы тебя боимся. Это что-то от саблезубых времен, однако относительно стрелы времени, мы больше времени точили копья, чем умеем читать и писать.
Но получается молчать и не говорить вообще никому? Супруге/супругу нужно. Тк это ваши общие цели, майндсет. И если один хочет FIRE, хобби, а другой мальдивы, спорткары и люкс-апартаменты, вам будет тяжело. Тут надо садиться и договариваться. Условно, даже если мальдивы и прям нужны (хотя острова Мено гораздо круче по флоре/фауне и стоят в разы дешевле), то их можно внести в план и выполнить лет через 5 например. А сейчас отдыхать на том же Бали, Филипинах. Да честно, даже и мальдивы можно посетить - главное оптимизрованно. Неделю в отеле, пару дней в резорте. Я на резорте не был, но по словам друзей - не так уж и прикольно все 7 дней торчать в бунгало в воде, когда вся движуха на берегу. Еще кто-то жаловался что шум волн спать не дает. Короче - договариваться надо.
Родители. Крайне осторожно. Могут не понять. С одной стороны слово "экономия", они знают, с другой - есть и такие "надо как у людей", "люди не поймут", "че мы рыжие что-ли"? (Кто знает, откуда рофл про рыжих?)
И условно свадьбу на 10 человек, могут не понять. А то что молодые хотят открыть вклад и купить ETF, звучит хуже МММ и сатанизма.
В июне 2024 года группа исследователей в области метеорологии и атмосферных наук из Университета штата Пенсильвания отправилась в путешествие по Восточному побережью на модифицированном автомобиле Toyota Sienna 2013 года выпуска. Фургон был оснащён специально изготовленным телескопическим метеорологическим зондом, выдвигавшимся из крыши. Их целью было отследить почти ежедневные летние грозы во Флориде и наблюдать явление, которое никогда не подтверждалось за пределами лаборатории.
Это явление, известное как коронный разряд, заключается в образовании крошечных электрических разрядов на кончиках листьев и ветвей. Эти слабые электрические импульсы могут заставлять верхушки деревьев излучать едва заметное свечение в ультрафиолетовом (УФ) диапазоне. Учёные более 70 лет подозревали, что в лесах могут происходить такие эффекты во время гроз из-за необычной активности электрического поля, но прямых доказательств в природе так и не удалось найти.
Марсоход «Кьюриосити» НАСА обнаружил на Марсе разнообразную смесь органических молекул, включая химические вещества, которые обычно считаются строительными блоками для зарождения жизни на Земле. Это открытие знаменует собой первый случай проведения нового вида химического эксперимента на другой планете.
Марсоход «Кьюриосити» добросовестно исследует кратер Гейл и гору Шарп с тех пор, как робот приземлился на Красной планете 6 августа 2012 года. Марсоход размером с автомобиль сейчас передвигается по региону Глен-Торридон в кратере Гейл — месту, которое, по мнению учёных, могло обладать условиями, благоприятными для существования древней жизни, если она там вообще когда-либо была. Находясь в этом регионе, «Кьюриосити» недавно использовал свой бортовой набор приборов для анализа проб на Марсе (SAM), созданный для поиска соединений углерода, связанных с жизнью, и исследования способов, которыми эти соединения образуются и разрушаются в марсианской экосфере.
Число Мерсенна — число вида М = 2^n — 1, где n — натуральное число. Названы в честь французского математика Марена Мерсенна, исследовавшего их свойства в ХVII веке.
Одно из главных свойств чисел Мерсенна: число М является простым, только если число n — простое (р). Обратное утверждение не работает, например М (11) = 2047 = 23×89.
Последовательность простых чисел Мерсенна (начальная): М(р) = 3 (2), 7 (3), 31 (5), 127 (7), 8191 (13), 131 071 (17), 524 287 (19), 2 147 483 647 (31), 2 305 843 009 213 693 951 (61).....
Данное свойство меня очень заинтересовало, а именно как числа Мерсенна распределяются на простые и составные? Почему при простых показателях р = 11, 23, 29, …, числа Мерсенна не простые?
Для поиска ответа, пришлось посмотреть на числа Мерсенна с другой стороны — со стороны информатики, как на числа обладающие — идентификатором последовательности чисел. Решил применить принципы и методы информатики в математике (аналогично информационной математике).
Тогда задача поиска распределения чисел Мерсенна, меняется на задачу поиска зависимости идентификаторов к распределению чисел на простые и составные, где n — идентификатор числа М(n) = 2^n — 1. И данная зависимость была обнаружена в ряду 2(а^2) — 1, где числа Мерсенна появляются при а = 2, 4, 8, 16… или при а = 2^b, где b — натуральное число.
Для наглядности нахождения закономерности распределения составных чисел в ряду 2(а^2) — 1, прошу рассмотреть таблицу, где указаны идентификаторы ряда или значение числа — а, значение числа ряда 2(а^2) — 1 которые обозначим как А(а) = 2(а^2) — 1, так же в таблице указаны делители составных чисел и соответственно простые (без делителей), дополнительно показаны числа Мерсенна.
В конце апреля 1968 года компьютерная конференция в Атлантик-Сити едва не сорвалась из-за забастовки телефонисток: терминалы крупных компаний стояли мёртвые. И вот посреди этой неразберихи в центре внимания оказалась небольшая группа подростков из окрестностей Принстона. Они раздобыли акустический модем, подсоединили его к ближайшему таксофону — и вышли на связь с удалённой мини-ЭВМ. Отраслевая газета Computerworld вывела их на первую полосу с заголовком в духе «Школьники украли шоу у профессионалов».
Эти ребята называли себя RESISTORS — придуманная задним числом расшифровка аббревиатуры: «Radically Emphatic Students Interested in Science, Technology, Or Research Studies» — то есть «Радикально увлечённые ученики, интересующиеся наукой, техникой и исследованиями».
Это перевод работы группы астрономов и астробиологов, в которой рассматривается потенциал фундаментальных моделей (крупных нейросетей, обученных на больших массивах данных) для астробиологических исследований. Такие гибкие модели уже разрабатываются в NASA, они открывают новые возможности для быстрого создания приложений, интегрирующих разнородные мультимодальные данные. В статье представлены выводы и описаны ключевые направления для создания специализированной LLM, решающей задачи поиска биосигнатур, планирования космических миссий и обработки научной информации для нужд астробиологии.
Фактически, речь идёт о разработке специализированного суперинтеллекта-помощника астробиолога, в т.ч. интеллекта, работающего автономно на космических аппаратах (каким мы его видим в фантастических фильмах про космические миссии). Для всех, интересующихся [корректным и осторожным] использованием ИИ для анализа астрономических данных.
Студентов МЭИ возят на АЭС в Обнинске, где они дают символическую клятву прямо у пультов управления.
В 1954 году станция мощностью 5 МВт стала первой в мире атомной электростанцией, подключённой к энергосистеме. Для её разработки понадобилось немало специалистов, и многие из них были из МЭИ. Запускал реактор выпускник Лев Кочетков. Вуз начал быстро развиваться с 1943 года при ректоре Валерии Голубцовой — жене Георгия Маленкова, правой руки Сталина.
Она не только восстановила научно-техническую базу, но и достала всё возможное и невозможное, что было нужно для разработок. В Лефортово свозили всё, вплоть до трофейных микроскопов Siemens из Германии. Ещё было высоковольтное оборудование, точнейшие измерительные приборы, осциллографы. Студенты и учёные получили доступ к технике, которой в Советском Союзе на тот момент просто не существовало.
Прямо на территории института построили действующую электростанцию — и студенты учились управлять энергетикой на практике.
Это оборудование позволило вузу заниматься космическими разработками: например, при участии специалистов МЭИ разработали систему телеметрии «Трал» для корабля «Восток-1» с Гагариным на борту.
Не так давно я встретился с замдеканом факультета прикладной информатики, на котором учился. Как в фильме «Начало» он прокинул мне мысль, что мне нужно защитить кандидатскую диссертацию. Говорит, будешь приезжать к нам на факультете лекции читать.
Стало интересно разобраться и оценить что потребуется.
Детектор KM3NET зафиксировал нейтрино в 35 раз мощнее любого известного. Один из физиков предположил, что его источник — взрывающаяся чёрная дыра, рождённая в первую долю секунды существования Вселенной.
И цифры сошлись.
Понимание данных прошло эволюционный путь от структуры хранения информации до ключевого элемента в конкурентной борьбе. Сегодняшние информационные технологии, такие как: искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная аналитика, рекомендательные технологии, существуют благодаря большим данным, анализу данных и стремительному развитию вычислительной техники.
Раньше все было иначе. Изначально данные рассматривались как составной, но обязательный элемент компьютерной программы, наряду с командами и алгоритмами. Постепенный функциональный рост софтверных программ от приложения до программного обеспечения, программной системы, информационной системы и корпоративной информационной системы менял взгляд на данные. Уходя от рассмотрения данных только лишь в контексте нормализации данных и СУБД, акцент последовательно перешел к вопросам миграции данных, поддержания их качества и, наконец, бизнес-процессу управления данными.
Сейчас существует отдельный класс программных систем MDM, ориентированный на управление данными. Ведение основных и переменных данных, НСИ и обработка остатков – все это существенные операции бизнес-процесса над данными. Не так много литературных источников, содержащих анализ именно бизнес-процесса работы над данными, исключая детали нормальных форм, SQL-запросов и прочих технических вопросов. Среди них выделяется свод знаний по управлению данными или DAMA-DMBoK, рассмотрению которого будет посвящена данная работа.
Цель статьи состоит в обзоре свода знаний DAMA-DMBoK по управлению данными и его применения в проектах внедрения ERP-систем. Достижение указанной цели потребует реализации следующих задач:
Я побывал на Perm Winter School "26, это такая ежегодная научно‑практическая конференция, объединяющая студентов, ученых и экспертов из финансовой, ИТ и экологической сфер. Она некоммерческая.
И если честно на ней я надеялся услышать что‑то вроде того что «ИИ уже почти научился зарабатывать на рынке, осталось чуть‑чуть шлифануть».
Но получилось наоборот — если обобщить опыт всех спикеров и дискуссии, которые я услышал, то картина будет довольно неприятной для тех кто до сих пор ищет «кнопку бабло» в теме больших языковых моделей (LLM).
На конференции было порядка десяти докладов и в один текст статьи это не оформить — он получится слишком длинный, поэтому в этой первой части статьи о Perm Wesna School '26 я разберу популярный миф о том, что ИИ хорошо предсказывает финансовый рынок.
Конференцию организовали классический и технический университеты города Перми.
1. Ожидания vs Реальность
«Сир, Вы прекрасны!» — говорит лакей Ля Шене королю в фильме «Три мушкетера». И нам смешно. Но общаясь с ИИ, я наконец-то поняла, что его стиль напоминает именно этого слугу.
ИИ говорит: «Какая классная презентация! Особенно вот эта мысль! Она точно произведет впечатление на аудиторию!» И вот ты предстаешь с этой презентацией перед живой аудиторией. Но люди почему-то реагируют совсем не так, как чат-бот. Кислые, отсутствующие лица. Или несогласие с твоими идеями, которые ты не можешь обосновать. Что ты чувствуешь? Растерянность, фрустрацию? Может, разочарование в техническом прогрессе?
2. Почему ИИ нам подыгрывает?
На самом деле ИИ — это вообще не про лесть и не про желание понравиться. В конце концов он, в отличие от слуги, ничего от этого не имеет (подписка уже оплачена).
ИИ просто запрограммирован быть «вежливым». По умолчанию он настроен на то, чтобы поддерживать, быть конструктивным, не обижать пользователя. А почему так получилось? Модели обучают по методу RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Тысячи людей оценивали ответы. И что получало большие баллы? Правильно — «вежливые», «конструктивные» и «позитивные» ответы. В результате получается идеальный собеседник. Приятный. Удобный. Мотивирующий. Но абсолютно не похожий на реальных людей.
3. В чем же подвох?
ИИ делает то, что может программа на сегодняшнем уровне развития: оценивает логику, аргументы, формулировки.
А люди — нет. Люди придирчиво смотрят на вас, на ваше состояние, ваш тон, тембр голоса, напряженность дыхания и скованность движений, улыбку, одежду, прическу. А может даже и ловят феромоны смущения или уверенности, которые от вас исходят. Плюс кто-то не выспался, кто-то вас не любит, кто-то вам завидует, кто-то не успел пообедать и т.д. Ну, а уж потом, если повезет, на содержание презентации. И это вовсе не помехи. Это и есть система оценки, так, как она работает в обществе.
Способность познавать новый опыт постепенно утрачивается нашим организмом в течении всей жизни. Мы можем сохранять глубокие воспоминания из детства, пусть даже в измененном виде, но память держится за них с постоянным упорством. А что если бы мозг мог легко перезаписывать память, выбрасывая ненужные воспоминания ради приятного и нового опыта? Некоторые организмы живут именно так!
Как научить детей основам программирования и алгоритмического мышления, не включая компьютер? Сравниваем две настольных игры, представленных на российском рынке — «Прогеры» и «Битву Големов v4.0». Разбираем игровые механики, учебную эффективность, возрастные рамки и помогаем выбрать идеальную игру под задачи и уровень подготовки юных кодеров.
Спустя более 60 лет после того, как Motorola Semiconductor впервые зарегистрировала их в EIA, 2N2222 и 2N3904 по-прежнему массово производятся как минимум шестью производителями, по-прежнему имеются в наличии у всех крупных дистрибьюторов и по-прежнему являются стандартными NPN-транзисторами малого сигнала, используемыми в любительских проектах, университетских лабораториях и цепочках поставок вооружённых сил США.
Практически все остальные дискретные транзисторы, выпущенные в тот же период, давно исчезли. Эти две детали выжили не потому, что технически превосходили конкурентов, а благодаря решениям Motorola относительно их производства, упаковки и лицензирования.
Я не психолог, не социолог и не политолог. Я учился на программиста.
Последний год я провожу эксперимент на русскоязычных площадках: YouTube, Telegram, форумы, комментарии. Задаю симметричные вопросы про два условных государства, находящихся в состоянии вооруженного конфликта с 2022 года:
Государство A враг для Государства B?
Государство B враг для Государства A?
Цель: проверить, как общество вербализует статус сторон на пятый год полномасштабного конфликта.