Оказывается "отключить" гравитацию, создав комнату с пониженным тяготением можно с помощью магнитного поля...
"По словам ученых, эта концепция использования магнитных полей для левитации принадлежит русскому физику Андрею Гейму..."
"Андрею Гейму и его коллеге, сэру Майклу Берри (Michael Berry) Шнобелевская премия 2000 года по физике была присуждена "за использование магнитов для того, чтобы заставить лягушку левитировать".
https://hightech.fm/2022/01/16/chinese-artificial-moon

Социологи изучили оценки учеников четвертых классов всех 50 штатов в период с 1992 по 2019 годы и установили, что чем больше разница в доходах среди населения, тем хуже успеваемость по математике. Причем как среди школьников из бедных семей, так и среди богатых. Любопытно при этом, что оценки по чтению вообще не коррелируют с неравенством доходов.
https://hightech.plus/2021/10/06/socialnoe-neravenstvo-snizhaet-uspehi-detei-v-matematike

Оказалось, что мутируют прежде всего те гены, которые не отвечают за критически важные элементы организма, гены, которые могут испортить организм, достаточно устойчивы к мутациям, есть даже механизм исправления ошибок.
В принципе, нечто подобное можно использовать в генетических алгоритмах.
https://naukatv.ru/news/novye_dannye_oprovergayut_ideyu_chto_mutatsii_polnostyu_sluchajny?fbclid=IwAR3rMFY1n58IN7sHoXq5-k6xLdAFri37ag6hFCXwLikue0D7Q_qjCoPEIs8

А вы представляете свой день без интернета?
---
ВЦИОМ заявил о неважности ежедневного интернета для 92% россиян...
Социологическую базу под дальнейшее «закручивание гаек» онлайн в понедельник подвел ВЦИОМ, опросивший по телефону 1,6 тысячи россиян о том, без каких вещей люди не представляют своего дня.
Согласно исследованию, в интернет и соцсети в привычном дне важны лишь 8% российских граждан.
Даже среди молодежи в возрасте 18-24 лет без интернета не представляют свой день только 19% опрошенных.
https://www.finanz.ru/novosti/aktsii/vciom-zayavil-o-nevazhnosti-ezhednevnogo-interneta-dlya-92percent-rossiyan-1031106008

Плазмодий и его модели...
Physarum polycephalum – не животное, не растение и даже не гриб, а 4-я форма жизни...
В 2000 году японский ученый Тосиюки Накагаки поместил разрезанные куски плазмодия в лабиринт, где на выходе и входе разместил еду. Плазмодий стал разрастаться заполняя все ответвления лабиринта, пока не соединился вновь и не добрался до еды. Дальше произошло удивительное – всего через четыре часа плазмодий начал оптимизировать свою сеть сосудов. Тупики освобождались от сосудов, а в направлении еды они утолщались, еще через четыре часа плазмодий сформировал единый витой сосуд по наикратчайшему пути между двумя источниками еды. Ученый сделал вполне логичный вывод, что наше существо, пусть неосознанно, но в итоге выбирает самый короткий путь, оптимизируя свои затраты на получение пищи.
https://habr.com/ru/company/itsoft/blog/645941/

ИИ научился узнавать срок жизни человека по глазам

С помощью машинного обучения программу научили после простого сканирования сетчатки определять, сколько лет человеку сейчас и сколько осталось жить.
Научная статья опубликована командой ученых из Китая и Австралии в British Journal of Ophthalmology, кратко о ней рассказывает Science Alert.
Алгоритм настолько точен, что угадал возраст почти 47 000 людей среднего и пожилого возраста в Соединенном королевстве с точностью до трех с половиной лет. Спустя больше чем десять лет после того, как их сетчатки были отсканированы, 1871 человек умерли. В этом списке оказались по большей части те, у кого, по мнению нейросети, сетчатка выглядела старше их фактического возраста. Например, если алгоритм предсказывал, что сетчатка человека на год старше его фактического возраста, риск смерти по любой причине в следующие 11 лет возрастал на 2%.
https://naukatv.ru/news/uchenye_mogut_predskazat_skolko_cheloveku_ostalos_zhit_po_ego_setchatke

Оценка эффекта плацебо при вакцинации от ковида...
" Авторы проанализировали 12 исследований, в которых участвовали 22 578 человек, получивших плацебо, и 22 802 человек, получивших вакцину. После первой дозы в группах получивших плацебо сообщили о системных побочных эффектах 35,2% участников, а о локальных — 16,2% участников. Среди получивших вакцину участников эти значения составляли 46,3% и 66,7% соответственно. Примеры системных побочных эффектов — это лихорадка и головокружение, а локальных — боль в месте укола. Анализ показал, что эффект ноцебо в группах привитых может объяснить 76,0% системных побочных эффектов и 24,3% локальных.
После второй дозы в группах плацебо число побочных эффектов снизилось — 31,8% участников сообщил о системных побочных эффектах и 11,8% — о локальных. Среди получавших вакцину число побочных эффектов, наоборот, возросло — 61,4% и 72,8% соответственно. Эффект ноцебо может объяснить 51,8% системных и 16,2% локальных побочных эффектов в группах получивших вакцину добровольцев. " https://pcr.news/novosti/bolshaya-chast-pobochnykh-effektov-posle-vaktsinatsii-protiv-koronavirusa-obyasnyaetsya-effektom-nots/

Кто-нибудь знает, что за математическая модель, о которой идет речь?

Похоже, что крипта в России - все...
Есть статистика, что в России в среднем на законодательном уровне что-то запрещается раз в 38 дней... Сам не проверял...
https://vc.ru/crypto/350862-fsb-ubedila-cb-podderzhat-polnyy-zapret-na-kriptovalyutu-po-politicheskim-prichinam-bloomberg

Английский статистик Дэвид Кокс умер на 98 году жизни, сообщает в твиттере Международный статистический институт. Кокс создал модель пропорциональных рисков, с помощью которой можно прогнозировать риск наступления событий.
Дэвид Кокс (David Cox) родился в 1924 году в британском Бирмингеме. Изучал математику в Кембридже, а в 1939 году получил степень PhD в Лидском университете.
Дэвид Кокс получил наибольшую известность своими работами по логистической регрессии, а также по анализу выживаемости. Он создал модель пропорциональных рисков, которая теперь носит его имя (регрессия Кокса). С помощью этой модели можно спрогнозировать риск наступления события для объекта исследования и оценить влияние независимых переменных на этот риск. К примеру, медики используют регрессию Кокса, чтобы выяснить, насколько выше риск развития болезни или наступления смерти у одной экспериментальной группы по сравнению с другой группой.
https://nplus1.ru/news/2022/01/20/david-cox

О прогнозе мутаций ковида
https://habr.com/ru/post/646487/

Вот! Спутник лучше Пфайзера! https://nplus1.ru/news/2022/01/20/sputnik-italy
Ученые из Центра Гамалеи совместно с итальянскими коллегами из Института Спалланцани сравнили нейтрализующую активность сыворотки привитых «Спутником V» и вакциной Pfizer против исходного коронавируса и против штамма омикрон. Для обоих препаратов титры нейтрализующих антител против варианта омикрон упали, но у «Спутника V» снижение произошло в 8 раз, а у препарата Pfizer в 21. Препринт статьи опубликован на medRxiv.
P.S. Не знаю на сколько этому можно доверить, и одно дело нейтрализация в пробирке, другое в человеке, но такое исследование имеет место быть.

Квантовые компьютеры достигли точности вычислений выше 99%
(может, кто-нибудь что-то поймет...)
В Австралии команда под руководством физика Андреа Морелло из Университета Нового Южного Уэльса добилась точности 99,95% для операций с одним кубитом и 99,37% для операций с двумя кубитами. В Нидерландах команда под руководством физика Ливена Вандерсипена из Делфтского технологического университета достигла точности 99,87% для операций с одним кубитом и 99,65% для операций с двумя кубитами. Наконец, в Японии группа под руководством физика Сейго Таручи из RIKEN достигла точности 99,84% для операций с одним кубитом и 99,51% для операций с двумя кубитами.
Квантовые вычисления опираются на квантовую механику как на основу операций. Информация здесь кодируется в кубитах, или квантовых битах. Они эквивалентны привычным нам основным единицам информации — двоичным битам. Однако там, где биты обрабатывают информацию в одном из двух состояний (либо 1, либо 0), кубит может находиться в состоянии 1, 0 или в обоих одновременно.
Последнее состояние — 1 и 0 одновременно — известно как суперпозиция. Поддержание суперпозиции кубитов позволяет квантовым компьютерам решать сложные математические задачи, выполняя вычисления, основанные на вероятности состояния объекта до его измерения. Это можно приблизительно сравнить с состоянием подброшенной монетки, вращающейся в воздухе, прежде чем она приземлится. Там одновременно как бы и орел, и решка.
https://naukatv.ru/news/istoricheskij_moment_kvantovye_kompyutery_dostigli_tochnosti_vychislenij_vyshe_99

Neuralink готовится к клиническим испытаниям мозгового чипа на людях
Компания Neuralink Илона Маска, разрабатывающая инвазивный нейроинтерфейс (микрочип, вживляемый в мозг человека, для управления внешними устройствами силой мысли), опубликовала вакансию директора клинических испытаний, сообщает Bloomberg. Это означает, что компания готовится к началу испытаний своего устройства на людях.
https://www.kommersant.ru/doc/5173476

Новосибирские учёные впервые в мире расшифровали тибетские рукописи

На помощь учёные привлекли искусственный интеллект. Только тогда древне-тибетские рукописи поддались расшифровке.
На заседании президиума Сибирского отделения РАН председатель СО РАН Валентин Пармон сообщил об уникальном достижении учёных. Впервые тибетские рукописи стали поддаваться расшифровке. Древние манускрипты с помощью искусственного интеллекта сейчас дешифруют с точностью в 94 процента.
Над проектом по дешифровке тибетских рукописей работают сотрудники Института монголоведения, буддологии и тибетологии (ИМБТ) СО РАН, Новосибирского государственного университета, Центра искусственного интеллекта компании МТС и руководство Президиума СО РАН, сообщил ТАСС директор ИМБТ СО РАН Борис Базаров.
https://4s-info.ru/2022/01/19/novosibirskie-uchyonye-vpervye-v-mire-rasshifrovali-tibetskie-rukopisi/

Собаки чувствуют неправильную физику
Перед собаками ставили экран, а на экране показывали видео: два шарика, катящиеся навстречу друг другу. Шарики сталкивались, и тогда один останавливался, а второй откатывался назад — всё в согласии с обычной механикой. После того, как собаки насмотрелись на сталкивающиеся шарики, им показывали второе видео, на котором первый шарик останавливался до того, как встречался со вторым, а второй безо всякого столкновения вдруг начинал катиться обратно. Собак это удивляло: во-первых, они смотрели на неправильные шарики дольше обычного, а во-вторых, у них расширялись зрачки. И долгий взгляд, и расширенные зрачки считаются признаками удивления. Эти же признаки используют, например, когда изучают психологию маленьких детей, которые ещё не могут говорить, или взрослых, когда хотят узнать какие-то бессознательные реакции (и насколько эти реакции отличаются от того, что люди говорят).
В общем, авторы работы делают вывод, что собаки способны отличить правильную физику от неправильной.
https://www.nkj.ru/news/43089/

О том, как может выглядеть "суверенный интернет"

Компьютеризация КНДР и её интранет.
Сотрудник Института Дальнего Востока РАН и один из ведущих специалистов по корейской тематике Константин Асмолов рассказывает о том, как выглядит современная Северная Корея в смысле цифровизации, распространения компьютерной техники, Интернета и внутренних сетей: http://amp.gs/jmEpK

Имеется две стеклянные банки с водой одинаковой формы, одна имеет в два раза больший диаметр и в два раза большую высоту, а также в два раза большие все другие линейные размеры, чем другая, форма банок одинаковая. Как соотносятся между собой массы этих банок?
Удивительно, но 80% людей не могут ответить на этот вопрос правильно с первого раза!

Исследователи из Meta AI (ранее Facebook AI) разработали единый метод обучения нейросетей, подходящий для работы с изображениями, звуком и текстом. В нем используется две идентичные нейросети — учитель и ученик. Учитель получает полные входные данные, а ученик получает частичные и учится предсказывать внутреннее представление полной версии этих данных в модели-учителе. Модели, обученные таким методом, оказались лучше или сравнимы с моделями, обученные методами, специфичными для одного типа данных. Статья и краткое описание метода опубликованы на сайте Meta AI.
Обучение происходит следующим образом. Сначала данные (изображение, текст или звук) в полном виде поступают на энкодер, специфичный для этого типа данных, а затем из энкодера в нейросеть-учитель. Она создает внутреннее представление этих данных. Затем на модель-ученика поступают те же данные, но частично скрытые. Например, на изображениях авторы вырезали 60 процентов. Задача ученика заключается в том, чтобы по этим частичным данным предсказать внутреннее представление, которое создала модель-учитель из полных данных. Поскольку нейросеть учится предсказывать именно внутренне представление, этот метод обучения не привязан к типу данных (при этом необходим специфичный для типа данных энкодер).
https://nplus1.ru/news/2022/01/24/data2vec

Недавно мы уже обсуждали эффект Мпембы и пришли к выводу, что горячая вода в холодильнике может замерзать быстрее холодной, в частности, по причине того, что на горячую воду холодильник реагирует включением компрессора... Но вот и другое объяснение...

Китайские физики численно и аналитически показали, что эффект Мпембы может возникать за счет немарковского взаимодействия системы с резервуаром. Для этого они моделировали теплообмен между резервуаром и цепочкой спинов и показали, что появляющийся на пути остывания системы энергетический барьер преодолевает быстрее та система, которая изначально имела большую температуру. Исследование опубликовано в Physical Review E.
https://nplus1.ru/news/2022/01/24/Mpemba-effect

Американские биоинженеры из Института Крейга Вентера и Университета штата Иллинойс в Урбана-Шампейне вместе с германскими коллегами сделали очередной важный шаг в постижении тайны жизни, создав детальную компьютерную симуляцию своего новейшего минималистского микроба. Статья об этом опубликована в журнале Cell.
«Мы разработали трехмерную, полноценную кинетическую модель живой минимальной клетки, которая полностью имитирует процессы, протекающие в реальной клетке, — заявила Зайда Лютей-Шультен, химик из Университета штата Иллинойс. — Наша модель открывает окно во внутреннюю работу клетки, показывая, как все ее компоненты взаимодействуют и изменяются в ответ на внутренние и внешние стимулы. Эта модель — и другие, более сложные модели — помогут нам лучше понять фундаментальные принципы жизни».
https://www.gazeta.ru/science/news/2022/01/24/17182579.shtml