Это говорит о том ,.что нао усложнять механизмы рецензирования и оценки как статей так и научных результатов. Тогда есть надежда.что у действительно научных коллективов хватит ресурсов отделять результаты от мусора
Статьи на абстрактном Хабре это хорошо. Но не надо превращать 10 статей и 200 лайков в признание результатов. А так вы правы. При очень большом количестве журналов, в том числе платных, с уровнем ниже даже хабра, не сложно из мусора делать степень.
Я боюсь, что корпоративный или бизнес взгляд на научные процессы не даст того результата , что мы ожидаем.
Да , и я полагаю, что часть проблем идёт как раз из попыток применить корпоративные метрики к научному исследованию. Недавно мы это наблюдали в России , например,когда даже преподавателей обязали публиковаться.
Как ни странно наука во многом благодаря консерватизму и даже непрозрачности пока демонстрировала способность многократно окупать любые затраты. Только не там и не так как обычно ожидается ;). Возможно надо оставить людям науки выбирать пути движения?:)
>> Ну а ученые получают возможность публиковать свои идеи. Без гемора, >> без интриг, без полугодовых задержек... Однако, им придется менять >> стиль изложения
Наука для домохозяек? С кошечками? А выбирать прорывные вещи по лайкам? Может не надо? а то и науки там не останется. Или вы только про определенные отрасли?
ML - кстати отличный пример. Большинство статей - откровенный мусор . Люди даже не стараются разобраться в том, что сами пишут. По-моему, актуальнее задача как это мусор отсеять и повысить качество научной составляющей, а не как делать вместо статей комиксы:)
Интересная статья. Спасибо. Вопрос ! А вы не боитесь, что нейроная сетка взбрыкнет для случайного заказчика и вы получите серьезные трудности в судах? Как вы гарантируете корректность договоров? Спасибо
Похоже вы не разобрались в смысле автоматического дифференцирования. Эта техника достаточно универсальна к большому классу задач и часто используется для определения градиента функции многих переменных, когда конечные разности неприменимы.
Вы предполагаете,.что все читатели знают, что такое промтинг. Это не так . Публичные тексты предполагают определенные правила манипуляции с терминологией. Лучше бы им следовать.
Добрый день, а не подскажите, почему B+ дерево предпочтительнее чем хеш? И еще вопрос, а правильно я понимаю, что при удалении или модификации объекта память или место на диске не освобождаются? Спасибо
Добрый день, спасибо за статью. Я, к сожлению, не спец в ANN, пока что:). А не могли бы вы подсказать, как же тренируется такая PINN? Скажем для новой геометрии, или изменения BC? Нужен ли ей учитель или она тренируется сама об себя? И надо ли ее перучивать под изменения геометрии? Или можно занести саму геометрию в параметры модели?
все так
Это говорит о том ,.что нао усложнять механизмы рецензирования и оценки как статей так и научных результатов. Тогда есть надежда.что у действительно научных коллективов хватит ресурсов отделять результаты от мусора
Статьи на абстрактном Хабре это хорошо. Но не надо превращать 10 статей и 200 лайков в признание результатов. А так вы правы. При очень большом количестве журналов, в том числе платных, с уровнем ниже даже хабра, не сложно из мусора делать степень.
Я боюсь, что корпоративный или бизнес взгляд на научные процессы не даст того результата , что мы ожидаем.
Да , и я полагаю, что часть проблем идёт как раз из попыток применить корпоративные метрики к научному исследованию. Недавно мы это наблюдали в России , например,когда даже преподавателей обязали публиковаться.
Как ни странно наука во многом благодаря консерватизму и даже непрозрачности пока демонстрировала способность многократно окупать любые затраты. Только не там и не так как обычно ожидается ;). Возможно надо оставить людям науки выбирать пути движения?:)
>> Ну а ученые получают возможность публиковать свои идеи. Без гемора, >> без интриг, без полугодовых задержек... Однако, им придется менять
>> стиль изложения
Наука для домохозяек? С кошечками? А выбирать прорывные вещи по лайкам? Может не надо? а то и науки там не останется. Или вы только про определенные отрасли?
ML - кстати отличный пример. Большинство статей - откровенный мусор . Люди даже не стараются разобраться в том, что сами пишут. По-моему, актуальнее задача как это мусор отсеять и повысить качество научной составляющей, а не как делать вместо статей комиксы:)
ну все-таки structured ASIC это не БМК в классическом понимании :). Большой уж очень SoC :)
Что такое EDA в Вашей статье? Да и другие трехбуквенные сокращения не пояснены. Спасибо
Простите, а кто целевая аудитория вашей статьи?
И ещё один вопрос.
А вы сами написали rtl для систолического массива?.или взяли из open source? Если это open source, то можно попросить ссылку?
Серьезное исследование! Спасибо.
Скажите, а при разработке собственных GPU есть шанс попасть в существующие программные стеки? Cuda сможет поднятся? А аналоги?
Интересная статья. Спасибо. Вопрос ! А вы не боитесь, что нейроная сетка взбрыкнет для случайного заказчика и вы получите серьезные трудности в судах? Как вы гарантируете корректность договоров? Спасибо
Жаль немного. МФТИ все меньше готовит учёных и все больше превращается в фабрику программистов.
Похоже вы не разобрались в смысле автоматического дифференцирования. Эта техника достаточно универсальна к большому классу задач и часто используется для определения градиента функции многих переменных, когда конечные разности неприменимы.
Добрый день.
По моему разумению ваше определение автоматического дифференцирования не является классическим . И даже противоречит ссылке, которую вы привели.
"In contrast to the more traditional numerical methods based on finite differences, auto-differentiation is 'in theory' exact."
Вы же привели вариант конечно-разностный. И разница для меня этих походов принципиальная. Или я что-то упускаю в вашей логике?
Вы предполагаете,.что все читатели знают, что такое промтинг. Это не так . Публичные тексты предполагают определенные правила манипуляции с терминологией. Лучше бы им следовать.
Простите, а только я не знаю этих слов; промптинг, промпт?
Может быть есть русские подходящие термины? Запрос, например?
Добрый день, а какой путь предложите Вы?
Просто не сразу понятно,.что вы имеете в виду, так как есть устоявшаяся терминология.
Из классических книг я могу напомнить
ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ БОЛЬШИХ РАЗРЕЖЕННЫХ СИСТЕМ УРАВНЕНИЙ
АвторА. Джордж, Дж. Лю
Или
https://urss.ru/cgi-bin/db.pl?lang=Ru&blang=ru&page=Book&id=319943
И конечно, же есть современные книги и пакеты программ для решения и переупорядочивания матриц для сохранения разреженности.
Если что, простите за излишнюю назойливость.
Добрый день, скажите а термин "лидирующие нули“ вы сами придумали?
В области решения симметричных СЛАУ есть множество классических работ. Вы заново изобрели один из самых первых алгоритмов,.
В Вашем алгоритме есть неявное предположение о положительной определенности. Иначе вам бы пришлось ещё учитывать устойчивость вычислений.
Добрый день, а не подскажите, почему B+ дерево предпочтительнее чем хеш?
И еще вопрос, а правильно я понимаю, что при удалении или модификации объекта память или место на диске не освобождаются? Спасибо
Добрый день, спасибо за статью. Я, к сожлению, не спец в ANN, пока что:). А не могли бы вы подсказать, как же тренируется такая PINN? Скажем для новой геометрии, или изменения BC? Нужен ли ей учитель или она тренируется сама об себя? И надо ли ее перучивать под изменения геометрии? Или можно занести саму геометрию в параметры модели?