?

Log in

No account? Create an account

Блог о технологиях, роботах, бизнесе, науке, технике, авто, экономике, музыке, спорте, кино, будущем

Будущее нельзя предвидеть, но можно изобрести.

Григорий Перельман: многомерная фигура
luckyea77


В основе курса СССР на точные науки, подготовившего почву для достижений ядерной физики, космонавтики и спортивных шахмат, лежала сильная математическая традиция. Оформившись в 1930-х, она подарила миру таких ученых, как Андрей Колмогоров, Александр Гельфонд, Павел Александров и многих других, которые преуспели в традиционных (алгебра, теория чисел) и новых направлениях математики (топология, теория вероятностей, математическая статистика). По масштабам интересов и интеллектуальных ресурсов сравниться с советской могли разве что американская и китайская школы. Но сравнением они не ограничивались: на макроуровне царица наук развивалась в противоречивой обстановке дружелюбной подозрительности. Важную роль такие взаимовлияния сыграли и в профессиональной жизни Григория Перельмана – признанного математического гения, окончательно доказавшего гипотезу Пуанкаре и решившего таким образом одну из семи «задач тысячелетия».

Сurriculum vitæ. Первые страницы

Григорий Яковлевич Перельман родился 13 июня 1966 года в Ленинграде в семье инженера-электрика и учительницы математики, а спустя десять лет у него появилась сестра – в будущем тоже кандидат (точнее, PhD) математических наук. Помимо любви к классической музыке, привитой матерью, Григорий с детства проявлял интерес к точным наукам: в пятом классе он начал посещать математический центр при Дворце пионеров, а после восьмого перешел в школу № 239 с углубленным изучением математики, которую окончил без золотой медали только из-за недостатка баллов по нормативам ГТО. В 1982 году он в составе школьной команды получил золотую медаль на 23-й Международной математической олимпиаде в Будапеште и вскоре был зачислен на математико-механический факультет Ленинградского государственного университета без сдачи экзаменов.
Read more...Collapse )

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 30
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Проект "Лучшие кадры лучшей страны" Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное…

Видеопроект "Просто о сложном"
luckyea77
Легко сказать: «искусственный интеллект» или «блокчейн». Но что скрывается за этими словами, на что способны эти технологии и как понять, что реальность, а что — просто фантазии? В новом видеопроекте Forbes «Просто о сложном» бизнесмены и эксперты простыми словами и с примерами из реальной жизни объясняют сложные технологии.

Когда мы полетим на Марс?



В новом эпизоде видеопроекта «Просто о сложном» популяризатор космонавтики и бывший сотрудник космической компании «Даурия Аэроспейс» Виталий Егоров рассказывает, как можно долететь до Марса и вернуться обратно, почему до четвертой планеты Солнечной системы сложно добраться, как может в этом помочь Луна и кто сделает это первым.

Популяризатор космонавтики и бывший сотрудник космической компании «Даурия Аэроспейс» Виталий Егоров в новом эпизоде проекта «Просто о сложном» рассказывает, как люди планировали пилотируемый полет на Марс и возвращение с него, зачем для этого нужна лунная орбитальная станция, перечисляет конкурентов в борьбе за право первым доставить людей к Марсу и прогнозирует, как будут дальше развиваться события.
Read more...Collapse )

Новости высоких технологий 265 | первые успехи «Вояджер-2» и порталы от Facebook
luckyea77


Каждый понедельник в новом выпуске «Новостей высоких технологий» мы подводим итоги прошедшей недели, говорим о самых значимых и важных событиях, ключевых открытиях и интересных изобретениях. Сегодня — о космическом зонде «Вояджер-2», порталах от Facebook и многом другом! Ниже с новостями вы можете ознакомиться в текстовом формате.
Read more...Collapse )

Ферромагнитные плавающие роботы — новое слово в диагностике и лечении заболеваний
luckyea77


Микроскопические роботы, которые могут передвигаться внутри нашего организма уже давно перестали быть чем-то невероятным и, скорее всего, рано или поздно найдут свое применение в медицине. Но интересным остается другое: все существующие на сегодняшний момент роботы имеют в своей основе самые разные технологии перемещения. И недавно специалисты из Эксетерского университета (Великобритания) представили одну из, пожалуй, самых интересных. Она основана на создании роботов с ферромагнитной головкой.

Как сообщает редакция журнала Physics of Fluids, робот состоит из двух основных частей: уже упомянутой ферромагнитной головки и гибкого подвижного жгуитика на другом конце. Исследуются динамические характеристики робота-пловца на границе раздела фаз воздух-жидкость в зависимости от частоты и амплитуды внешнего магнитного поля удалось установить, что скоростью миниатюрного робота можно управлять, используя магнитное поле с частотой менее 3,5 микротесла. При этом, изменяя длину жгутика, удалось добиться того, что можно четко контролировать перемещение робота, заставляя двигаться в требуемую сторону.
Read more...Collapse )

Технология распознавания лиц научилась определять 13 видов животных
luckyea77


Издание Bloomberg сообщило, что норвежская компания Cermaq Group AS смогла ввести технологию распознавания лиц для того, чтобы изучать развитие атлантического лосося. База данных о животных позволит фермерам отслеживать численность лосося и обнаруживать отклонения в состоянии их здоровья. Количество видов животных, которые отслеживаются распознаванием лиц по всему миру, выросло до 13.

При этом технология используется для разных задач: для одних животных полученные биометрические данные нужны для содействия усилиям по их сохранению; данные также могут помочь отогнать браконьеров. Мониторинг животных используется и для получения новых данных о них или предсказания болезней, которыми они могут страдать в будущем.

Сейчас ученые могут следить за коровами, курицами, свиньями, овцами, львами, тиграми, разными видами птиц, слонами, лемурами, китами, кошками и собаками. Используя эту информацию, исследователи могут контролировать потребление пищи и воды, определять температуру тела и отклонения в поведении.

Кроме того, защитники дикой природы отслеживают слонов, чтобы защитить их от браконьеров. Используя программное обеспечение машинного обучения Google Cloud AutoML Vision, технология определяет точное местоположение животных и присылает зоозащитникам уведомление, если браконьеры находятся в том же районе.

Первым распознавание лиц животных ввели для кошек и собак. Этот инструмент нужен для того, чтобы помочь владельцам найти своих потерянных или сбежавших животных. Одна из этих систем — PiP — отправляет оповещение с лицом пропавшего питомца в ветеринарные клиники и приюты для животных в радиусе 25 км от пользователя.