ДатаСтар - классный проект, тоже от души можно порекомендовать. Думаю, что именно он и Pheonix LiveView создали хорошую альтернативу htmx так, что Гросс зашевелился. Как говорится, Wettbewerb belebt das Geschäft!
YASA использует технологию прямого масляного охлаждения для своих осевых электродвигателей, при этом масло циркулирует по специальным каналам, чтобы эффективно рассеивать тепло от обмоток и зубцов статора. Эта система, включающая внутренние и внешние петли с противоположным направлением потока, полностью окружает каждую проволоку маслом для максимального теплообмена, что повышает плотность крутящего момента и эффективность двигателя.
Концепция таких двигателей - не нова (см. например тут и тут, про SMC - тут). Исследования по тематике ведутся многие десятилетия. А про технологическое ноу-хау YASA есть только общая информация, что логично для избежания преждевременного копирования технологии. Надеюсь, эта информация поможет!
Ответ сильно зависит от того, работаете ли Вы над кодом один или в команде.
Если Вы меняете старые коммиты в Jujutsu, то система создаёт новые версии этих коммитов. Для самой Jujutsu это нормально - она просто переписывает историю внутри себя. Однако Git так не работает. Когда Вы отправляете эти изменения обратно в GitLab, Jujutsu пересоздаёт коммиты с новыми идентификаторами и как бы «заставляет» GitLab принять их вместо старых.
GitLab воспринимает это как принудительную перезапись истории - то, что в Git называется force push. Если для Ваших веток такая операция разрешена, GitLab примет изменения. Тогда история в удалённом репозитории просто заменится новой, а старые версии коммитов больше не будут видны в обычных ветках.
Если же кто-то другой уже работал с этими ветками, у него могут появиться конфликты, потому что его история и Ваша больше не совпадают.
Иными словами, GitLab не «ругается» на Jujutsu - он просто видит, что Вы переписали историю веток, и подменяет старые коммиты новыми.
Круто встретить в обсуждении автора оригинала! Извините, если что-то неправильно перевел, - старался ближе к духу оригинальной статьи! С искренним уважением,
Я больше держал в голове классическую статью Эдриана Томпсона, который заложил основу современной эволюционной разработки микросхем ещё в 1990-х, когда применил эволюционный алгоритм к FPGA-чипам. Используя принцип «естественного отбора», он заставил плату самостоятельно научиться различать звуки частотой 1 кГц и 10 кГц.
В итоге эволюционировавшая схема оказалась гораздо компактнее любой, созданной человеком (её удалось свести всего к 37 логическим гейтам) и использовала множество физических особенностей конкретного чипа - от петель обратной связи и электромагнитных наводок между изолированными логическими блоками до, если не изменяет память, работы транзисторов за пределами режима насыщения. Поэтому статья стала мемом среди специалистов, задолго до эпохи мемов.
После начальных успехов люди в 90-х поняли, что быстрых успехов в этом направлении не будет, так как задача вычислительно неподъемная (по крайней мере для того времени). Поэтому на несколько десятилетий прогресс в этом направлении замедлился, пока в последние несколько лет не были достигнуты определенные успехи в оптимизации нелинейных систем с помощью нейронных сетей, что и составляет суть статьи коллег из Принстона и Мадраса.
Исключая случаи, где стоимость единичного изготовления имеет второстепенное значение по отношению к стоимости всей системы (например, космические научные спутники), до внедрения в ежедневные вещи чипам, разработанным ИИ, еще достаточно далеко (но конечно ближе, чем термоядерным реакторам, внедрение которых сдвигается на пятьдесят лет каждую пятилетку </юмор>).
На мой взгляд, идея здесь больше в следующем. Вот была игра Го, теорию которой человечество разрабатывало тысячелетиями. Нахождение оптимальной стратегии является численно невозможным. Но вот пришел Google со своей AlphaGo (старшим братом упомянутого AlphaChip, кстати), и за несколько лет ИИ-алгоритм эволюционировал до победы над самыми сильными игроками планеты. При этом, как и с разработанными ИИ чипами, тактика и стратегия игры AlphaGo казалась поначалу абсолютно непонятной. Но со временем люди изучили "мысленный" процесс AlphaGo, и поняли в общем, какие преимущество несет тот или иной ход в конкретной ситуации. Это дало развитие теории игры, которое эквивалентно сотням тысячам человеко-лет; повысило уровень и мастерство человечества, в общем.
Так и в разработке микросхем, ученые видят, что ИИ алгоритм дал хороший буст по характеристикам, но не совсем понятно как. Сейчас надо набирать большее количество ИИ-дизайнов и референсов, что и авторы делали в цитированной статье, где они синтезировали однопортовые многодиапазонные антенны, двухпортовые полосовые фильтры, трёхпортовые делители мощности с заданным фазовым соотношением, гибридный ответвитель с квадратурой фаз, трёхпортовые частотные дуплексеры и прочее. И пытаться понять логику за решениями ИИ. Это, в целом, продвинет текущее понимание дизайна на новый уровень, и поможет в ближайшем будущем создавать более эффективные схемы, которые уже будут понятны нам.
Тема большая, конечно, наверное надо было поподробнее по некоторым вопросам пройтись, а то получилось, что для человека со стороны - это слишком общая информация, а для специалиста - слишком поверхностная.
Я уже не в первый раз слышу, что ИИ и ГА делают гениальные технические решения - но ни разу не слышу чтобы они пошли в производство!
Думаю это больше пока про штучные решения, где выигрыш в полезных показателях перевешивает непрозрачность дизайна. Пример - антенна, выращенная эволюционным алгоритмом в NASA и которая вошла в финальный дизайн миссии. К сожалению, антипримеров гораздо больше; возможно помните статью про схемы, которые подстраивались оптимально под существующее эм поле в лаборатории и меняли характеристики даже при повороте на столе.
Спасибо за такой содержательный комментарий! Мне кажется, что Вам его лучше в виде отдельной статьи оформить - она будет более информативна, чем половина того, что сейчас в ленте. Тем более так хорошо разобрали некоторые моменты.
Есть определенная группа ученых, которая считает, что этот проект только "съест" и без того скудные финансы, выделяемые на науку в разных странах. Ничего прорывного в разделе "что этот проект даст" не указано. Новая физика упоминается только как вероятность.
Если кому интересно, то вот видео от Сабины Хозенфельдер с основными разъяснениями позиции:
Хотелось бы добавить, что Ferrocene квалифицирован по ISO 26262 и IEC 61508, что позволяет разрабатывать приложения на уровень безопасности SIL4 (например, уровень безопасности пассажирского движения на железной дороге). И что еще важно - его исходный код полностью открыт.
ДатаСтар - классный проект, тоже от души можно порекомендовать. Думаю, что именно он и Pheonix LiveView создали хорошую альтернативу htmx так, что Гросс зашевелился. Как говорится, Wettbewerb belebt das Geschäft!
Да, это, конечно, в пике.
YASA использует технологию прямого масляного охлаждения для своих осевых электродвигателей, при этом масло циркулирует по специальным каналам, чтобы эффективно рассеивать тепло от обмоток и зубцов статора. Эта система, включающая внутренние и внешние петли с противоположным направлением потока, полностью окружает каждую проволоку маслом для максимального теплообмена, что повышает плотность крутящего момента и эффективность двигателя.
Концепция таких двигателей - не нова (см. например тут и тут, про SMC - тут). Исследования по тематике ведутся многие десятилетия. А про технологическое ноу-хау YASA есть только общая информация, что логично для избежания преждевременного копирования технологии. Надеюсь, эта информация поможет!
Да, это и было частично мотивацией для перевода!
Это типичный реактор. Воды используется очень много не только в самом реакторе, но и при переводе энергии из тепловой в электрическую форму.
Спасибо за замечание! В оригинальном отчете идет речь про counts per minute, что соответствует около 1 микрозиверт в час. В тексте поправил.
Ответ сильно зависит от того, работаете ли Вы над кодом один или в команде.
Если Вы меняете старые коммиты в Jujutsu, то система создаёт новые версии этих коммитов. Для самой Jujutsu это нормально - она просто переписывает историю внутри себя. Однако Git так не работает. Когда Вы отправляете эти изменения обратно в GitLab, Jujutsu пересоздаёт коммиты с новыми идентификаторами и как бы «заставляет» GitLab принять их вместо старых.
GitLab воспринимает это как принудительную перезапись истории - то, что в Git называется force push. Если для Ваших веток такая операция разрешена, GitLab примет изменения. Тогда история в удалённом репозитории просто заменится новой, а старые версии коммитов больше не будут видны в обычных ветках.
Если же кто-то другой уже работал с этими ветками, у него могут появиться конфликты, потому что его история и Ваша больше не совпадают.
Иными словами, GitLab не «ругается» на Jujutsu - он просто видит, что Вы переписали историю веток, и подменяет старые коммиты новыми.
https://www.tiktok.com/@evanscaldwell678/video/7297993973178600747
Сохранение авторских прав на один год - наверное, мало; на семьдесят лет - наверное, много. Истина где-то между этими цифрами.
С Вашего разрешения поправлю в тексте!
Круто встретить в обсуждении автора оригинала! Извините, если что-то неправильно перевел, - старался ближе к духу оригинальной статьи! С искренним уважением,
Спасибо за интерес!
Я больше держал в голове классическую статью Эдриана Томпсона, который заложил основу современной эволюционной разработки микросхем ещё в 1990-х, когда применил эволюционный алгоритм к FPGA-чипам. Используя принцип «естественного отбора», он заставил плату самостоятельно научиться различать звуки частотой 1 кГц и 10 кГц.
В итоге эволюционировавшая схема оказалась гораздо компактнее любой, созданной человеком (её удалось свести всего к 37 логическим гейтам) и использовала множество физических особенностей конкретного чипа - от петель обратной связи и электромагнитных наводок между изолированными логическими блоками до, если не изменяет память, работы транзисторов за пределами режима насыщения. Поэтому статья стала мемом среди специалистов, задолго до эпохи мемов.
После начальных успехов люди в 90-х поняли, что быстрых успехов в этом направлении не будет, так как задача вычислительно неподъемная (по крайней мере для того времени). Поэтому на несколько десятилетий прогресс в этом направлении замедлился, пока в последние несколько лет не были достигнуты определенные успехи в оптимизации нелинейных систем с помощью нейронных сетей, что и составляет суть статьи коллег из Принстона и Мадраса.
Вот сама статья Томпсона. А вот немного попсовый обзор на английском.
Исключая случаи, где стоимость единичного изготовления имеет второстепенное значение по отношению к стоимости всей системы (например, космические научные спутники), до внедрения в ежедневные вещи чипам, разработанным ИИ, еще достаточно далеко (но конечно ближе, чем термоядерным реакторам, внедрение которых сдвигается на пятьдесят лет каждую пятилетку </юмор>).
На мой взгляд, идея здесь больше в следующем. Вот была игра Го, теорию которой человечество разрабатывало тысячелетиями. Нахождение оптимальной стратегии является численно невозможным. Но вот пришел Google со своей AlphaGo (старшим братом упомянутого AlphaChip, кстати), и за несколько лет ИИ-алгоритм эволюционировал до победы над самыми сильными игроками планеты. При этом, как и с разработанными ИИ чипами, тактика и стратегия игры AlphaGo казалась поначалу абсолютно непонятной. Но со временем люди изучили "мысленный" процесс AlphaGo, и поняли в общем, какие преимущество несет тот или иной ход в конкретной ситуации. Это дало развитие теории игры, которое эквивалентно сотням тысячам человеко-лет; повысило уровень и мастерство человечества, в общем.
Так и в разработке микросхем, ученые видят, что ИИ алгоритм дал хороший буст по характеристикам, но не совсем понятно как. Сейчас надо набирать большее количество ИИ-дизайнов и референсов, что и авторы делали в цитированной статье, где они синтезировали однопортовые многодиапазонные антенны, двухпортовые полосовые фильтры, трёхпортовые делители мощности с заданным фазовым соотношением, гибридный ответвитель с квадратурой фаз, трёхпортовые частотные дуплексеры и прочее. И пытаться понять логику за решениями ИИ. Это, в целом, продвинет текущее понимание дизайна на новый уровень, и поможет в ближайшем будущем создавать более эффективные схемы, которые уже будут понятны нам.
Спасибо за развернутый комментарий.
Тема большая, конечно, наверное надо было поподробнее по некоторым вопросам пройтись, а то получилось, что для человека со стороны - это слишком общая информация, а для специалиста - слишком поверхностная.
Думаю это больше пока про штучные решения, где выигрыш в полезных показателях перевешивает непрозрачность дизайна. Пример - антенна, выращенная эволюционным алгоритмом в NASA и которая вошла в финальный дизайн миссии. К сожалению, антипримеров гораздо больше; возможно помните статью про схемы, которые подстраивались оптимально под существующее эм поле в лаборатории и меняли характеристики даже при повороте на столе.
Спасибо за развернутый комментарий! Обратите внимание на теги к статье.
Дополнил новость. Пожар начался при плановом обслуживании (замене) литий-ионных батарей системы UPS.
Спасибо за такой содержательный комментарий!
Мне кажется, что Вам его лучше в виде отдельной статьи оформить - она будет более информативна, чем половина того, что сейчас в ленте. Тем более так хорошо разобрали некоторые моменты.
Есть определенная группа ученых, которая считает, что этот проект только "съест" и без того скудные финансы, выделяемые на науку в разных странах. Ничего прорывного в разделе "что этот проект даст" не указано. Новая физика упоминается только как вероятность.
Если кому интересно, то вот видео от Сабины Хозенфельдер с основными разъяснениями позиции:
https://www.youtube.com/watch?v=elvEcWc7U7c
Благодарю за Ваш комментарий.
Совершенно верно, инфографика приведена из этого исследования!
Спасибо за содержательный комментарий!
Хотелось бы добавить, что Ferrocene квалифицирован по ISO 26262 и IEC 61508, что позволяет разрабатывать приложения на уровень безопасности SIL4 (например, уровень безопасности пассажирского движения на железной дороге). И что еще важно - его исходный код полностью открыт.