March 26th, 2020

4-Минутная Тренировка, Которая Заменит Час Фитнеса в Спортзале



Изнурительные тренировки в спортзале подходят далеко не всем, да и, что скрывать, порой времени на них совершенно не остается. Но это не повод отказываться от спортивных нагрузок.

AdMe.ru предлагает попробовать комплекс упражнений, на выполнение которых вам понадобится не больше 5 минут

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…

Как повысить иммунитет против коронавируса



Как быстро повысить иммунитет против коронавируса. В этом видео даны рекомендации, которые позволят вам уменьшить вероятность заболевания.

Эти рекомендации очень просты: регулярные физические нагрузки, посещение сауны или бани, питание для поддерживания здоровой микрофлоры кишечника, питание против воспаления, полноценный сон, борьба со стрессом, прием Витамина Д и Цинка.

В конце видео - простой способ уменьшить вероятность заболевания, если вирус оказался в ротовой полости.

Экспериментальная технология за 4 дня омолодила клетки пожилых людей



Американские исследователи подтвердили, что методика, которая обычно применяется для создания стволовых клеток, может повернуть вспять старение клеток. Технологию уже успешно испытали на грызунах и культуре человеческих клеток. Теперь команда намерена найти способ омолаживать целые ткани.

С помощью особых соединений, известных как факторы Яманаки, можно «обнулить настройки» взрослых клеток, превратив их в индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (ИПСК). Последние способны превратиться в практически любой тип клеток, что активно используется в современной медицине.

Ученые давно обратили внимание, что «перезагруженные» клетки не только приобретают плюрипотентность, но и омолаживаются. Это заставило их задаться вопросом, можно ли омолодить клетки, не превращая их при этом в стволовые. Ранние эксперименты на животных подтвердили работоспособность такого подхода, однако было неясно, будет ли он эффективным в отношении людей.

Проверить это решили специалисты из Стэнфордского университета. Они разработали молекулу РНК, благодаря которой в клетках одновременно экспрессировались четыре фактора Яманаки и два дополнительных белка. Поскольку РНК живут недолго, это позволило ограничить время воздействия на клетки. Если для превращения взрослых клеток в ИПСК их обрабатывают в течение двух недель, то в экспериментах по омоложению ученые ограничились несколькими днями.

Молекулу протестировали на клетках, взятых у пожилых добровольцев. Затем обработанные клетки пожилых сравнили с клетками здоровых молодых людей.
Collapse )

ИИ подбирает материалы для новых батарей за пять недель вместо 50 лет



Список теоретически пригодных для производства того или иного изделия материалов — например, батарей — может включать миллионы вариантов, а их анализ на соответствие множеству требований может занимать годы и даже десятки лет. Исследователи из США, обратившись к машинному обучению, нашли способ значительно ускорить процесс подбора верных компонентов. Причем им хватило для обучения ИИ нескольких сот образцов, вместо сотен тысяч и миллионов, и всего 4 цикла повторения.

Ученые из MIT разработали многоэтапный процесс тренировки нейронной сети, который позволяет сравнивать свойства различных материалов. В качестве демонстрации возможностей подхода они нашли восемь наиболее многообещающих веществ для проточных батарей из трех миллионов кандидатов. Этот процесс, проводись он традиционным аналитическим методом, занял бы 50 лет. Но машине на всесторонний анализ и отбор потребовалось всего пять недель, пишет MIT News.

Поиски велись среди так называемых комплексных соединений, которые могут существовать в обширном числе различных форм. Для того чтобы предсказать свойства любого из миллионов этих металлов, требуется либо проводить ресурсоемкую и долгую спектроскопию, либо долгое и сложное компьютерное моделирование каждого материала или комбинации материалов.

Вместо этого исследователи взяли небольшое число возможных материалов и использовали их для того, чтобы научить нейронные сети распознавать отношения между химическим составом и физическими свойствами. Затем это знание применили для выработки критериев, которым должны отвечать материалы нового поколения. Проведя четыре последовательных итерации этого процесса, нейросеть постепенно достигла точки, когда последующие повторения цикла не приводили к значимым улучшениям.

Обычно обучение нейронных сетей требует очень большого числа данных, от тысяч до миллионов примеров, но команда из MIT использовала итеративный подход, основанный на оценке эффективности материала по модели Парето, который ускорил процесс и дал надежные результаты на базе всего нескольких сотен образцов.

Кроме того, на каждом этапе итерации система быстро оценивала степень уверенности в прогнозе, которая помогала уточнить выбор образцов. «Мы разработали лучшую технику квалификации неопределенности, чтобы точно понимать, когда именно эти модели могут подвести», — заявила профессор Хизер Кьюлик, руководитель проекта.

ИИ IBM генерирует плавное видео из стоп-кадров



Сама технология создания видео из статических картинок была создана уже какое-то время назад, большой вклад в ее разработку внесли, в частности, специалисты DeepMind. Новизна подхода IBM в том, что их ИИ создает очень плавное, естественное видео, в котором сохраняется связность кадров.

Значительная часть работы в синтезе видео выполняют генеративно-состязательные сети, то есть двухчастные системы, состоящие из генераторов, создающих примеры, и дискриминаторов, которые пытаются отличить их от реальных образцов. Это очень эффективный подход, но его проблема в так называемом коллапсе режима (mode collase), когда генератор создает ограниченный набор примеров (или даже один и тот же пример) вне зависимости от поступающих данных, пишет Venture Beat.

Система Navsynth, разработанная в IBM, состоит из переменной, представляющей характеристики видео-контента, переходной переменной, генератора и рекуррентной модели машинного обучения. Она разбивает видео на статические (свойственные всем кадрам) и переходные (динамические) компоненты.

Для испытаний системы команда использовала три общедоступных набора данных: Chair-CAD, состоящую из почти 1400 трехмерных моделей стульев; Weizmann Human Action с людьми в разных позах; и более 20 000 видео игры в гольф.

По сравнению с видео, созданными несколькими другими базовыми моделями, Navsynth генерирует «визуально более приятные» изображения, которые сохраняют связность кадров. Более того, оно продемонстрировала способность к интерполяции кадров, то есть форме обработки видео, в которой промежуточные кадры создаются между существующими. Так движение выглядит более плавным.

Создан «электронный нос», способный различать до 10 запахов

Никто не спорит с тем, что органы чувств человека представляют собой невероятно точные инструменты для передачи всего разнообразия звуковых, визуальных и тактильных ощущений, при помощи которых мы имеем возможность познавать этот мир. Желая немного посоперничать с природой в мастерстве создания средств для познания обонятельных впечатлений, инженер из компании Intel изобрел уникальное устройство, способное воспринимать до 10 различных запахов и успешно отличать их друг от друга. Какую же пользу для современной науки может принести необычное изобретение?



Как вернуть обоняние?

Придуманное специалистом известной компании Intel устройство умеет распознавать десять различных запахов, таким образом имитируя работу обонятельной системы человеческого организма, сообщает портал nature.com. Известно, что даже при наличии в помещении сильных отвлекающих ароматов, прибор успешно выделял запрограммированные ему ранее запахи, храня “воспоминания” о них в своеобразном подобии собственной сети нервных клеток.

Хотя устройству в технике обоняния еще очень далеко до человека, способного воспринимать до триллиона (!) различных запахов и ароматов, “электронный нос” все же является настоящим прорывом, который сможет найти свое применение не только при создании сигнализационных систем для проверки утечек того или иного химического вещества, но и даже при создании искусственного интеллекта. Согласитесь, было бы неплохо однажды подискутировать с роботом по поводу запаха только что испеченного пирога или, скажем, обсудить с ним аромат леса после дождя. Подобная мелочь могла бы существенно “очеловечить” робота нового поколения, придав ему больше схожести с человеком.
Collapse )

Что можно узнать, изучив зубы человека?

Знаете ли вы, что зубы даны нам не только для того, чтобы жевать пищу? В ходе нового исследования американские ученые выяснили, что зубы могут рассказать о ключевых моментах нашей жизни. Например, изучив состав зубов любого человека, исследователи могут выяснить, есть ли у него дети, сидел ли он в тюрьме и уезжал ли далеко от своего родного города. А все потому, что покрывающая корни наших зубов костная ткань под названием цемент остро реагирует на все серьезные изменения в нашей жизни и в ответ меняет свой состав. В этом ученые убедились в ходе изучения зубов 15 умерших людей, о жизни которых рассказали их родственники и друзья.


Кадр из фильма «Терминатор 2: Судный день»

Цемент — это костная ткань, которая покрывает нижние части зубов людей и животных. Она защищает корни зубов от повреждений, придает зубам прочность и участвует в восстановлении поврежденных участков.

В рамках научной работы исследователи изучили 47 зубов, взятых у 15 умерших людей в возрасте от 25 до 69 лет. Ученые выбрали именно эту группу людей, потому что родственники подробно пересказали их историю жизни. Так как в отличие от других составных частей зубов, цемент растет на протяжении всей жизни человека, ученые решили заняться изучением именно этой костной ткани. По их мнению, различные эмоциональные потрясения должны были оставить на зубах людей хоть какие-нибудь следы.

Для чего нужны зубы?

Авторы исследования оказались совершенно правы. У людей, которые страдали от серьезных болезней, отбывали тюремное наказание или переезжали из деревни в город, структура цемента имела неровности. Изучая нижние части зубов мертвых людей под микроскопом, ученые заметили, что на протяжении жизни человека цемент образует новые слои. Так что, зубы человека чем-то похожи на стволы деревьев, на которых с течением времени образуются так называемые годичные кольца. Посчитав их количество на спиленном дереве, можно выяснить его точный возраст.
Collapse )