Месяц: Март 2024

Генеральный прокурор России Игорь Краснов сообщил «Коммерсанту», что с 2023 года на баланс государства через суд было возвращено 15 предприятий военно-промышленного комплекса (ВПК).

Общая стоимость заводов, по словам Краснова, составляет 333 миллиарда рублей. Он пояснил, что государство вернуло стратегические предприятия, поскольку их владельцы «уничтожали их и наносили ущерб обороноспособности страны», не проводя модернизацию и выводя основную прибыль за рубеж.

Краснов подчеркнул, что подобные меры нельзя назвать деприватизацией, так как речь идет об адекватной юридической реакции на противоправные действия собственников.

Предприятия оказались в частной собственности в результате злоупотреблений их руководителей, а также органов власти, среди которых и бывшие губернаторы, и бывшие сотрудники правоохранительных органов, не имевшие полномочий по отчуждению госимущества.

Игорь Краснов
Генеральный прокурор России

Ученые из Массачусетского технологического института в США разработали метод, который значительно ускоряет работу нейронных сетей, создающих изображения по текстовым запросам, пишет «Газета.Ru» ссылаясь на статью на портале научных публикаций arXiv.

Метод под названием «дистилляция соответствия распределению» (DMD) обучает новые искусственные интеллектуальные модели имитировать существующие генераторы изображений, такие как диффузионные модели. Это позволяет создавать более компактные модели, генерирующие изображения быстрее и без потерь качества.

Диффузионные модели создают изображения в многоэтапном процессе, который ранее занимал до 100 шагов. Благодаря новому методу, исследователям удалось сократить это до одного шага, существенно ускорив процесс. Новый подход позволил сократить время генерации изображения с 2,59 секунд до 90 миллисекунд, что в 28,8 раза быстрее.

Ученые отметили, что новый метод существенно снижает требуемые вычислительные ресурсы для генерации изображений искусственным интеллектом.

59-летний таец по имени Соммай из города Чантабури стал интернет-сенсацией благодаря своему неординарному подходу к сексуальному здоровью — употреблению живых ящериц. Соммай считает, что ящерицы значительно улучшают его сексуальные возможности уже через три часа после употребления.

Семья Соммаи сначала оповестила СМИ, увидев, как он ест живую ящерицу. Позже он подтвердил журналистам, что научился этой практике у своих бабушки и дедушки, которые рассказывали о свойствах ящериц как афродизиаков. Соммай по-прежнему верит в их эффективность, утверждая, что после их употребления заметно повышается выносливость.

Соммай подчеркивает гигиеничность ящериц, поскольку они питаются мелкими насекомыми, особенно теми, которые водятся в сельской местности. Он даже продемонстрировал на камеру свой метод очистки, используя воду с содой перед тем, как проглотить ящериц целиком.

Однако ветеринары, с которыми консультировались репортеры, не советуют использовать эту практику. Они предупреждают о том, что увеличивается риск заражения простейшими — паразитическими организмами, которые могут разрушать пищеварительную систему, вызывая диарею и инфекции.

Несмотря на эти предупреждения, Соммай остается тверд в своих убеждениях, настаивая на том, что это его личное дело.

Материалы новостного характера нельзя приравнивать к назначению врача. Перед принятием решения посоветуйтесь со специалистом.

NASA работает над созданием внеземного самолёта для исследовательских экспедиций на Марсе. Летательный аппарат сможет взлетать вертикально, что крайне важно в скалистой и покрытой кратерами местности. Разработка будет использоваться для поиска ресурсов и сборов научных образцов в труднодоступных местах.

Ученые разработали программу, которая помогает организовать разнообразные инструменты для научных миссий по наблюдению за сложными земными системами. Программа, разработанная профессором Бартом Форманом из Университета Мэриленда, позволяет максимизировать ценность научных миссий для мониторинга запасов пресной воды на земле.

Термин «запасы пресной воды на суше» описывает совокупную сумму пресной воды, распределенной по снегу, почвенной влаге, растительному покрову, водоемам на поверхности и подземным водам. Это динамическая система, которая нарушает традиционные, статические системы научного наблюдения.

Проект Формана основан на предыдущих технологических достижениях, когда он разработал эксперимент с имитацией наблюдения для картографирования снега. Программа также включает инструмент оценки затрат на научную миссию.

Вместе все эти функции предоставляют ученым возможность связать наблюдения, ассимиляцию данных, оценку неопределенности и физические модели в единую интегрированную структуру.

Программа объединяет различные моделирующие программы в единую среду, расширяя возможности обеих систем для создания более точных описаний глобальной сухопутной гидрологии.

У Вселенной много загадок для человечества, среди которых нейтронные звёзды занимают особое положение. Это настолько плотные объекты, что в них есть место даже для новой физики. И хотя мы не сможем к ним приблизиться, учёным доступны наблюдения и компьютерное моделирование. Подгоняя симуляцию под наблюдения можно раскрыть множество секретов нейтронных звёзд.

Пока застройщики закладывают почтовые отделения в свои проекты на коммерческой основе.

Исследователи из Google Research в сотрудничестве с коллегами из Центра исследования инфекционных заболеваний в Замбии создали систему машинного обучения, направленную на диагностику заболеваний легких по звукам кашля. В своем исследовании они использовали видеоролики с YouTube для обучения системы.

Команда Google назвала свою новую систему Health Acoustic Representations (HeAR) и начала работу над ней после того, как медработники сообщили, что они за время пандемии часто могли определить наличие COVID-19 по звуку кашля. Другие исследователи также работают над подобными усилиями в надежде разработать системы, способные обнаруживать широкий спектр заболеваний по звуку кашля.

Google выбрал иной подход к диагностике заболеваний, чем другие команды. Вместо обучения системы искусственного интеллекта с использованием записей с метками, определяющими определенное заболевание, они использовали подход, очень похожий на тот, что используется для создания LLM, таких как ChatGPT.

В их системе большое количество записей человеческих звуков с YouTube, таких как обычное дыхание, задыхание или кашель, преобразовывались в спектрограммы. Затем команда блокировала определенные части каждой из них и предполагала, чтобы искусственный интеллект предсказал отсутствующую часть, подобно тому, как большие модели учатся предсказывать следующее слово в предложении. Результатом была базовая модель, которая, как отмечают исследователи, может быть адаптирована для использования в широком спектре задач.

В их случае исследователи использовали ее для обучения обнаружению туберкулеза или COVID-19. Затем они использовали стандартную шкалу для сравнения точности HeAR с случайными догадками. Они обнаружили, что она набрала 0,739 на одном наборе данных и 0,645 на другом для обнаружения COVID-19 и 0,739 в среднем для туберкулеза, что лучше, чем результаты, полученные от других систем.

Материалы новостного характера нельзя приравнивать к назначению врача. Перед принятием решения посоветуйтесь со специалистом.

Её будут производить на фабриках в Китае и Узбекистане.

Бельгийские ученые разработали модели искусственного интеллекта, способные предсказывать, как оценят потребители определенное пиво, и какие ароматические соединения пивовары могут добавить, чтобы улучшить его вкус. Исследование было опубликовано в Nature Communications.

Сравнение и ранжирование профилей вкуса различных сортов пива — это вызов. Существует множество руководств на рынке, описывающих напитки общими терминами, такими как «фруктовый», и оценивающих их исключительно на основе вкуса одного человека.

Команда ученых начала химически анализировать пиво, тщательно измеряя концентрации сотен ароматических соединений. Обученная группа из 15 человек оценивала каждое пиво по набору из 50 критериев. Команде понадобилось пять лет, но когда у них появились химические концентрации и подробные отчеты о вкусе для сотен различных сортов пива, они поняли, что возможно использовать ИИ для связи между ними. Одна модель могла предсказывать ключевые ароматы и конечный балл оценки пива без необходимости человеческой дегустации.

Эти результаты в свою очередь использовались для улучшения вкуса существующего коммерческого бельгийского эля путем добавления определенных ароматов, предсказанных моделью, чтобы повысить качество пива. И, действительно, измененное пиво получило гораздо более высокие оценки на слепых дегустациях.