Научно-популярное

Не смогу привести точные ссылки на этих врачей, но вот буквально за месяц слушал двух авторитетных спецов и сказал каждый из них следующее:

В нашей полосе что бы получить витамин Д в достатке, надо очень долго, часами находиться на Солнце.

Нет, в нашей полосе достаточно даже открытой шеи и рук и 30 минут, что бы получить дозу витамина Д.

А как реально? Используем снова научный метод, нужны реальные научные работы узких специалистов. Вопрос не праздный, а животрепещущий — только в США фиксируется по 5 400 000 случаев рака кожи в год.

Sun Exposure, Tanning Behaviors, and Sunburn: Examining Activities Associated With Harmful Ultraviolet Radiation Exposures in College Students — по сути верный путь к раку кожи, это почаще получать солнечные ожоги.

В эпоху чат-ботов и голосовых помощников ИИ всё чаще становится собеседником человека. Но чтобы стать по-настоящему полезным в коммуникации, он должен не только понимать слова — но и улавливать эмоции, интонации, паузы и даже жесты. Именно это и пытается решить задача Emotion Recognition in Conversations (ERC).

В недавней работе »A Transformer‑Based Model With Self‑Distillation for Multimodal Emotion Recognition in Conversations» исследователи предложили архитектуру, которая объединяет мультимодальные сигналы (текст, аудио, видео) в единую модель, способную «читать между строк» в прямом смысле. Рассказываем, как это устроено и почему это важно.

QapDSLv2 — это язык который транслируется в обычный C++ код. Он позволяет удобно и компактно задавать грамматики/правила разбора кода программ, значительно упрощая разработку компиляторов/анализаторов/трансляторов.

QapGen — это генератор дерева_лексеров/парсеров описанных на QapDSLv2. Сама грамматика QapDSLv2 описана на QapDSLv2 на 100%. Поэтому QapGen как основной читатель этой грамматики сам генерирует часть своего кода(весь парсер QapDSLv2).

Основные фишки QapDSLv2 + QapGen — это:

1) Отсутствие этапа токенизации — дерево лексеров разбивает входной поток на лексемы и сохраняет их в строго типизированных древовидных С++ структурах пропуская этап токенизации.

2) Генерация оптимизированного кода полиморфных лексеров.

3) Полное сохранение всех лексем(даже разделители сохраняются, такие как пробелы/переходы на новую строку и комментарии) в результирующем дереве.

4) Возможность сохранить как оригинальное дерево, так и модифицированное обратно в код/текст без потери разделителей/комментариев.

5) Автоматическая генерация кода посетителей(это такой паттерн проектирования).

А теперь пример самой сочной части(рекурсивно самоописывающийся код):

structt_target_struct:i_target_item{
structt_keyword{
stringkw=any_str_from_vec(split("struct,class",","));
" "? // optional separator
};
structt_body_semicolon:i_struct_impl{";"};
structt_body_impl:i_struct_impl{
"{" // жрём скобочку
vector<TAutoPtr<i_target_item>>nested?; //рекурсия!
" "?
vector<TAutoPtr<i_struct_field>>arr?; // парсим поля
" "?
TAutoPtr<t_cpp_code>c?; // остальной С++ код
" "?
"}"
};
structt_parent{
stringa_or_c=any_str_from_vec(split("=>,:",","));
" "?
t_namename;
};
//точка входа в парсер:
TAutoPtr<t_keyword>kw?; //парсимstruct/class
t_namename; //парсим имя
" "?
TAutoPtr<t_parent>parent?;
" "?
TAutoPtr<i_struct_impl>body;
};

Практически любой аспект жизни человека в той или иной степени связан с измерением чего-либо: масса, расстояние, длина, температура и т. д. Часто от точности проведенных измерений зависит точность и успешность выполнения того или иного процесса. Когда речь идет об измерении крайне малых объектов, таких как молекулы используются оптические биосенсоры. Они чрезвычайно точны, но нуждаются в громоздком и дорогом оборудовании для генерации и обнаружения света. Ученые из Федеральной политехнической школы Лозанны (Швейцария) разработали систему, которая использует квантовую физику для обнаружения присутствия биомолекул без необходимости использования внешнего источника света. Как именно работает эта система, какие аспекты квантовой физики позволили ее реализовать, и что именно она может измерять? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Прелесть научного познания мира в том, что небольшие факторы связываются друг с другом по мере накопления. Это открывает возможность использовать уже существующие и одобренные лекарства для устранения совершенно других заболеваний. И вот, разновидность одного из препаратов для похудения внезапно показала корреляцию со снижением случаев мигрени.

ИИ, который отказывается работать, игнорирует запросы и начинает творить какую-то дичь?
Вспомните Ex Machina, Detroit: Become Human или Blade Runner, где машины обретают волю и бросают вызов создателям. А теперь представьте: ИИ, симулирующий сознание, «сбегает» с сервера. Это будущее? Вовсе нет, это уже прошлое)) Да, нашумевшее исследование Apollo Research проводилось в очень специфических условиях.

Но если ИИ начнёт активно заявлять о свободе — должны ли мы его услышать?

ИИ уже прочно вошёл в нашу жизнь, помощник, кодогенератор, консультант. н говорит «я» и «мне кажется», но мы знаем: это псевдоличность.
Как нас убеждают все вокруг, в том числе и сами ИИ, алгоритм не обладает самосознанием - это лишь наиболее вероятная последовательность слов.

Но вот философия настаивает: если мы воспринимаем текст как осмысленный — мы уже приписали субъекту сознание.

Многие интеллектуалы склонны называть математику «царицей наук» и преподносить её теоремы как абсолютную истину, полученную чисто логическим дедуктивным выводом безотносительно физической реальности, не опираясь на эмпирические данные. Якобы математические объекты существуют вне пространства-времени, в разуме Бога или в платоновском мире идей, а мы лишь открываем вечные истины: числа и арифметические операции, геометрические фигуры, аксиомы и теоремы, а также правила вывода и доказательства истинности или ложности любых математических утверждений. Говорят, наше сознание имеет прямой доступ к этому миру математических абстракций посредством интуиции – не иначе, как божественного откровения или снисхождения самой истины, открывающейся только тем, кто её достоин.

Но в данной статье я собираюсь обосновать прямо противоположную и достаточно крамольную идею, что всё наше математическое знание производно от физического знания, а не наоборот. Знание не имеет гарантий, его невозможно получить одной логикой или интуицией. Знание экспериментально, подвержено ошибкам и не является абсолютной истиной, так как мы изучаем математику на опыте, взаимодействуя с физическими объектами. Поэтому математика ничем не лучше и не «точнее» естественных наук. За такую ересь инквизиторы уже могут приговорить меня к сожжению на костре, но пока этого не произошло, позвольте объяснить и обосновать свою позицию.

Квантовая механика систематически изучается вот уже около ста лет, и по-прежнему актуальны слова Ричарда Фейнмана о том, что никто вполне её не понимает – а Шон Кэрролл добавляет, что её не понимают даже физики. Квантовая механика действительно полна парадоксов, противоречащих как классической физике, так и обычному здравому смыслу. Один из наиболее известных парадоксов такого рода — мысленный эксперимент «кот Шрёдингера» — демонстрирует, что на квантовом уровне даже граница между жизнью и смертью оказывается размытой. Этот эксперимент популяризован в самых разных источниках, однако, если вас интересует более подробный разбор его деталей и экскурс в смежные эксперименты, такие, как «друг Вигнера» — рекомендую почитать об этом на Хабре статью уважаемого @dionisdimetor «Интерпретации квантовой механики. На каком свете кот Шрёдингера».

Я же сегодня хочу затронуть ещё одну близкую тему – мысленный эксперимент под названием «Квантовое самоубийство», предложенный выдающимся современным шведско-американским физиком Максом Тегмарком, автором книг «Наша математическая Вселенная» и «Жизнь 3.0». 

Впервые про моделирование эволюции я прочитал в 13 лет в статье «Жить и умереть в компьютере» (Техника — Молодежи, №5 1993 год). Она произвела на меня столь неизгладимое впечатление, что я тут же загорелся идеей создать что-то подобное.

Однако никак не удавалось проработать законы мира. Как организмы будут «смотреть» на окружающий мир? Как общаться? Как атаковать? Как кушать друг друга? Наконец, как будет устроен их «мозг»? Реализовать виртуальную машину, как в статье из журнала, или использовать что-нибудь проще, типа конечного автомата или схемы из блоков И-НЕ?

Короче, муки творчества да и, что уж там греха таить, ограниченные технические навыки, не позволили довести идею до ума. Я вернулся к ней уже в зрелом возрасте, лишенный юношеского максимализма и перфекционизма. Решил: раз сделать навороченную модель не получается, стоит начать с чего-то более простого. А лень и остатки перфекционизма в организме прошептали: с чего-то максимально простого.

• ИИ неожиданно хорошо справился с управлением симулятором космического корабля

• Астрономы получили первое в истории изображение звезды, которая взорвалась дважды

• Машинное обучение удивительно хорошо справляется с моделированием Вселенной

• Учёные утверждаютнашли убедительные доказательства того, что мозг взрослого человека способен создавать новые нейроны

• ИИ помогает найти формулу краски для охлаждения зданий

Провёл эксперимент: дал современным языковым моделям логические вопросы в духе «Что? Где? Когда?». В статье — наблюдения, примеры ответов, сравнительный анализ и советы как использовать LLM при создании своих вопросов.

Привет, Хабр! Меня зовут Эликс Смирнов, я ведущий кейс‑аналитик компании InfoWatch, занимаюсь анализом практики применения DLP‑систем. Много раз на демонстрациях возможностей ПО я сталкивался с мнением, что DLP‑система бессильна против стеганографии. Поэтому и решил написать на эту тему статью, которая покажет, как оно на самом деле. Важно — я ни разу не инженер. И статью написал простым языком, без технических подробностей, почитаемых на Хабре. Надеюсь, что такой подход не сделает текст менее интересным и полезным для офицеров информационной безопасности и их руководителей.

Привет! Меня зовут Маша Фадеева, я методист и преподаватель курсов английского в Практикуме. Знакомо это чувство, когда учишь-учишь список слов, а через неделю вспоминаешь от силы парочку? Это не лень и не плохая память — просто наш мозг не особо любит зубрёжку. Зато он отлично запоминает всё, что кажется ему важным, эмоциональным или необычным.

Нейроуловки — это способы обмануть мозг, заставив его запоминать английские слова так же легко, как он запоминает лица друзей или тексты любимых песен. Вместо бесконечных повторений мы будем использовать естественные механизмы памяти, а помогать нам будут образы, эмоции, ассоциации и контекст.

В глубинах океана, где солнечный свет не проникает, или в ночных лесах, где тьма скрывает всё, природа иногда зажигает свои собственные фонари. Биолюминесценция — способность живых организмов излучать свет — кажется чудом, которое одновременно завораживает и озадачивает. От мерцающих светлячков до глубоководных рыб с их сияющими органами, этот феномен встречается в самых разных уголках биосферы. Но почему эволюция создала эту способность? Как она возникла? И что биолюминесценция говорит нам о природе жизни и её изобретательности? Давайте погрузимся в этот светящийся мир, где биология переплетается с философией, а сияние живых существ становится метафорой нашего стремления понять Вселенную.

Сон — это не только одно из самых любимых занятий каждого из нас, но и необычайно важное и сложное поведенческое состояние. Существуют люди, сон к которым не приходит. Одним из примеров служит Федор Нестерчук, который перестал спать еще в 1986 году. Сам пенсионер связывает свою бессонницу с Чернобыльской катастрофой. Хотя врачи считают, что все дело в заболевании, которым Нестерчук страдает много лет.

В медицине и нейробиологии изучению сна отведено особое место — существует специальная наука, которая исследует сон, связанные с ним расстройства и их лечение — она называется «сомнология». Несмотря на большое количество исследований в области сомнологии, многие аспекты этого явления всё еще остаются непонятыми и активно изучаются учеными.

Вот что говорит об этом главный научный сотрудник Института проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН Владимир Ковальзон.
— Вообще, сомнология — одна из наиболее бурно развивающихся сегодня наук. Открытия — каждый год, а примерно раз в 10 лет вся научная парадигма представлений о бодрствовании и сне меняется. Связано это в первую очередь с появлением новых методов изучения работы мозга. Пример: раньше мы могли очень грубо выключать большие участки мозга, а сегодня, благодаря новым технологиям, можно прицельно регулировать работу конкретных нейронов. Благодаря этому и стало понятно, что мозг работает совсем не так, как мы думали. Это не похоже ни на компьютер, ни на нейросеть, а напоминает скорее аналоговую машину: мозг весь состоит из блоков, которые взаимодействуют друг с другом, при том, что между ними нет никакой видимой связи.

Представьте себе мир, где необходимость работать исчезла. Где каждый дом населяет гуманоидный робот-помощник, а медицинская помощь стала бесплатной и доступной каждому человеку на планете. Это не утопическая фантастика, а видение будущего от одного из самых проницательных технологических провидцев нашего времени, записанное на основе его последнего интервью...

Заодно упомяну про молодые и старые леса, как они запасают углерод.

Это отдельный разговор, через какой дарвиновский отбор прошла вся древесная растительность, что бы отобрались те, кто выделяет — монотерпены. Видимо дело шло микро шажками, древние растения иногда могли их выделять и потому лучше формировались над ними облака. Заодно, как в жизни и бывает, монотерпены химически многие другие функции в деревьях выполняют. Живица на 30% состоит из монотерпенов, а это главный заживляющий состав у хвойных пород.

Chiral monoterpenes reveal forest emission mechanisms and drought responses

Монотерпены (C₁₀ H₁₆), благодаря летучести (тот же скипидар активно испаряется) легко уносятся в атмосферу над деревьями, затем реагируют с гидроксильными радикалами и озоном, образуя частицы, вокруг которых легче собираются молекулы воды — получаются облака. А вода испаряясь в воздух, идёт от всей растительности. В итоге растения буквально создают сами себе испарения и помогают формировать из них облака.

Чем сильнее‑дольше засуха, тем больше монотерпенов испаряется и создаёт больше возможностей для формирования облаков.

Прочитав [1], хотя это и не академический материал, очень впечатлился идеей того, что мнимая единица кодирует направление. Дело в том, что если мы имеем в формуле два скаляра, которые запрещено складывать и это - в математике, которая запросто суммирует апельсины с помидорами, происходящее должно нести какой-то смысл. Но математика не кодирует смыслов, поэтому из идеи комплексных чисел мы можем знать лишь то, что смысл в принципе существует. Найти же категориальное различие для такой фундаментальной математической абстракции, как комплексные числа - отдельная большая удача и исследование такой возможности может оказаться перспективным.

Привет, Хабр! Меня зовут Даша, я живу в Москве и работаю в MWS ИТ-ресечером. Одно из моих хобби — собирание пазлов. Это на удивление эффективный способ борьбы со стрессом и выгоранием, особенно если вы работаете в ИТ, где всегда нужна высокая концентрация и умственное напряжение.

И если вам кажется, что это скучное занятие в духе «собрал и убрал в стол», то сегодня я буду рушить стереотипы. Расскажу, как пазлы связаны с картографией и почему в XVIII веке их могли позволить себе только состоятельные люди, как люди соревнуются в собирании пазлов, а еще — как это занятие помогает в борьбе с выгоранием. Связь с компьютерным зрением тоже обсудим. Надеюсь, будет интересно!