Forwarded from Редакция.Наука
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Причиной «ледяного цунами» считают резкое повышение температуры. Как следствие льды подтаивают и могут приводиться в движение ветром.
На этих кадрах набережная Амура в Хабаровске, 2021 год.
#посмотритенаэто
На этих кадрах набережная Амура в Хабаровске, 2021 год.
#посмотритенаэто
Forwarded from РИА Новости
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Кадры с необычным "блинчатым" льдом расходятся в соцсетях, автор говорит, что сняты они в конце октября на реке Титовке в Мурманской области.
Обычно такое можно увидеть в море - например, часто о подобном рассказывают экипажи ледоколов. Но, как пояснили РИА Новости синоптики, на реках Кольского полуострова условия тоже подходящие.
Обычно такое можно увидеть в море - например, часто о подобном рассказывают экипажи ледоколов. Но, как пояснили РИА Новости синоптики, на реках Кольского полуострова условия тоже подходящие.
🚀 Китай протестировал сверхзвуковой пассажирский самолет
🔹 Китайская компания Space Transportation успешно провела испытания пассажирского самолета, который способен развивать скорость до 4 Махов. Для сравнения, это вдвое быстрее легендарного «Конкорда», прекратившего полеты в 2003 году.
🔸 По данным компании, этот самолет сможет перемещать пассажиров между Пекином и Нью-Йорком всего за два часа! Первый рейс запланирован уже на 2027 год.
🔹 Китайская компания Space Transportation успешно провела испытания пассажирского самолета, который способен развивать скорость до 4 Махов. Для сравнения, это вдвое быстрее легендарного «Конкорда», прекратившего полеты в 2003 году.
🔸 По данным компании, этот самолет сможет перемещать пассажиров между Пекином и Нью-Йорком всего за два часа! Первый рейс запланирован уже на 2027 год.
Forwarded from Хайтек+
Российские ученые разработали самый точный в мире метод распознавания неизвестных объектов на фото с помощью ИИ
Ученые из лаборатории исследований ИИ T-Bank AI Research создали метод SDDE, позволяющий снизить риск ошибки при обработке и анализе фото более чем на 20%. Также при работе с изображениями модель учитывает не только известные ей из обучения наборы данных, но и незнакомую информацию. В перспективе метод SDDE может применяться в медицинской диагностике и беспилотных транспортных средствах.
Ученые из лаборатории исследований ИИ T-Bank AI Research создали метод SDDE, позволяющий снизить риск ошибки при обработке и анализе фото более чем на 20%. Также при работе с изображениями модель учитывает не только известные ей из обучения наборы данных, но и незнакомую информацию. В перспективе метод SDDE может применяться в медицинской диагностике и беспилотных транспортных средствах.
Forwarded from Редакция.Наука
Найдена партитура ранее неизвестного вальса Фридерика Шопена.
Обнаружили ее в коллекции Библиотеки и музея Моргана в Нью-Йорке. Маленькое произведение, записанное на листе размером 102 на 130 миллиметров, состоит всего лишь из 24 тактов и представляет собой самый короткий (но при этом законченный) вальс Шопена, который длится около одной минуты. У произведения отсутствует название, а над нотами написаны только слово «вальс» и фамилия композитора.
Подлинность уже подтвердили эксперты - бумага и железистые чернила, скорее всего, изготовлены в XIX веке, а стиль произведения соответствует творчеству польского композитора, относящемуся к началу 1830-х годов.
Обнаружили ее в коллекции Библиотеки и музея Моргана в Нью-Йорке. Маленькое произведение, записанное на листе размером 102 на 130 миллиметров, состоит всего лишь из 24 тактов и представляет собой самый короткий (но при этом законченный) вальс Шопена, который длится около одной минуты. У произведения отсутствует название, а над нотами написаны только слово «вальс» и фамилия композитора.
Подлинность уже подтвердили эксперты - бумага и железистые чернила, скорее всего, изготовлены в XIX веке, а стиль произведения соответствует творчеству польского композитора, относящемуся к началу 1830-х годов.
Forwarded from Малоизвестное интересное
Деньги к деньгам, успех к успеху, а нобелевка к нобелевке.
702 из 736 нобелиатов оказались членами одной академической семьи.
В это трудно поверить, но согласно Nature, 95% лауреатов Нобелевской премии (702 из 736) принадлежат к одной огромной сетевой структуре, отражающей их академическую родословную (она здесь понимается в широком смысле – как «наставничество» одного ученого над другим, обычно в форме того или иного научного руководства). Лишь 32 нобелиата (показаны на рисунке слева от гигантского клубка), не принадлежащие к этой академической родословной, каким-то чудом пробились в нобелиаты в обход этой то ли ложи, то ли ордена.
Внутри гигантского сетевого клубка 33 поколения нобелиатов, «академическое генеалогическое дерево» которых восходит к одному прародителю – Эразму Роттердамсому (1466-1536). С него и начала складываться система полуструктурированного руководства, в рамках которого один человек делится своими знаниями, навыками, связями и опытом, чтобы помочь другому в достижении прогресса в научной карьере, в пределе, ведущего к Нобелю.
Мой комментарий к этому таков.
Карьерой правят не талант и усердный труд, а связи и престиж, – что уже 8 лет я продолжаю демонстрировать на разнообразных примерах в рубрике #ScienceOfSuccess («наука об успехе»).
Эта появившаяся в 21 веке новая наука, объединившая «науку о сложных сетях» (биологических, техногенных, инфраструктурных, социальных, …) с «наукой о больших данных», уже смогла экспериментально обосновать много мудростей – от библейской до народных.
• «Эффект Матфея» (богатые становятся еще богаче, а бедные еще беднее)
• «Эффекта генеральского сына» (почему сын майора не может стать генералом? – да потому что у генерала свой сын есть)
• «Эффект успешной карьеры» (не важно, что ты знаешь, важно, кого ты знаешь)
Что же касается появления супер-звезд (в искусстве, политике, науке и т.д.), то вот что я писал еще 4 года назад о том:
1. откуда берутся супер-звезды?
2. что возносит их к вершинам?
3. что самое главное в их элитной карьере?
«Ответы на 3 главных вопроса объединяет одно ключевое слово – наставничество.
I. Решающую роль в появлении супер-мега-звезд играет наставничество.
II. Именно результаты наставничества возносят представителей элиты к самым вершинам.
III. Самое главное в элитной карьере будущих супер-мега-звезд – не талант и даже не просто везение. А вполне конкретное везение – везение с наставником.
Вот так в процессе наставничества и родятся супер-мега-звезды.»
И теперь, после публикации Nature, в «науке об успехе» можно считать экспериментально подтвержденным и «Эффект наставника».
Мотайте на ус, родители и бабушки с дедушками – где и у кого будут учиться ваши дети и внуки.
#ScienceOfSuccess
702 из 736 нобелиатов оказались членами одной академической семьи.
В это трудно поверить, но согласно Nature, 95% лауреатов Нобелевской премии (702 из 736) принадлежат к одной огромной сетевой структуре, отражающей их академическую родословную (она здесь понимается в широком смысле – как «наставничество» одного ученого над другим, обычно в форме того или иного научного руководства). Лишь 32 нобелиата (показаны на рисунке слева от гигантского клубка), не принадлежащие к этой академической родословной, каким-то чудом пробились в нобелиаты в обход этой то ли ложи, то ли ордена.
Внутри гигантского сетевого клубка 33 поколения нобелиатов, «академическое генеалогическое дерево» которых восходит к одному прародителю – Эразму Роттердамсому (1466-1536). С него и начала складываться система полуструктурированного руководства, в рамках которого один человек делится своими знаниями, навыками, связями и опытом, чтобы помочь другому в достижении прогресса в научной карьере, в пределе, ведущего к Нобелю.
Мой комментарий к этому таков.
Карьерой правят не талант и усердный труд, а связи и престиж, – что уже 8 лет я продолжаю демонстрировать на разнообразных примерах в рубрике #ScienceOfSuccess («наука об успехе»).
Эта появившаяся в 21 веке новая наука, объединившая «науку о сложных сетях» (биологических, техногенных, инфраструктурных, социальных, …) с «наукой о больших данных», уже смогла экспериментально обосновать много мудростей – от библейской до народных.
• «Эффект Матфея» (богатые становятся еще богаче, а бедные еще беднее)
• «Эффекта генеральского сына» (почему сын майора не может стать генералом? – да потому что у генерала свой сын есть)
• «Эффект успешной карьеры» (не важно, что ты знаешь, важно, кого ты знаешь)
Что же касается появления супер-звезд (в искусстве, политике, науке и т.д.), то вот что я писал еще 4 года назад о том:
1. откуда берутся супер-звезды?
2. что возносит их к вершинам?
3. что самое главное в их элитной карьере?
«Ответы на 3 главных вопроса объединяет одно ключевое слово – наставничество.
I. Решающую роль в появлении супер-мега-звезд играет наставничество.
II. Именно результаты наставничества возносят представителей элиты к самым вершинам.
III. Самое главное в элитной карьере будущих супер-мега-звезд – не талант и даже не просто везение. А вполне конкретное везение – везение с наставником.
Вот так в процессе наставничества и родятся супер-мега-звезды.»
И теперь, после публикации Nature, в «науке об успехе» можно считать экспериментально подтвержденным и «Эффект наставника».
Мотайте на ус, родители и бабушки с дедушками – где и у кого будут учиться ваши дети и внуки.
#ScienceOfSuccess
Знакомьтесь - Жаб!
В Бразилии обнаружили одну из самых миниатюрных жаб в мире – новую представительницу рода седлоносных жаб. Она носит имя Brachycephalus dacnis и достигает всего 6,95 мм в длину! Это не самая маленькая жаба на свете, но почти: рекорд удерживает её “сестра” B. pulex, чей размер – всего 6,45 мм.
В Бразилии обнаружили одну из самых миниатюрных жаб в мире – новую представительницу рода седлоносных жаб. Она носит имя Brachycephalus dacnis и достигает всего 6,95 мм в длину! Это не самая маленькая жаба на свете, но почти: рекорд удерживает её “сестра” B. pulex, чей размер – всего 6,45 мм.
Forwarded from КиберХаб - IT и Нейросети
Time опубликовали список самых главных инноваций в разных сферах: бытовая электроника, красота, приложения и ПО, развлечение и игры, здоровье, ИИ и многое другое.
Вот малая часть из них:
КиберХаб | БотGPT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM