Тёмный Лес – Telegram
Тёмный Лес
46 subscribers
2 photos
34 links
Точка поиска смысла нашего бытия 🔭

Официальный паблик YouTube-канала "Тёмный Лес"

Видео: https://youtube.com/thedarkless
Аудио: https://thedarkless.mave.digital
По всем вопросам: thedarklesss@gmail.com
Download Telegram
Channel created
Друзья, всем привет!
На этом канале я буду делиться с вами новостями науки в мире и на ютубе, полезными книгами, и дублировать то, что происходит на стене ютуб-канала https://youtube.com/thedarkless
Всем привет из Тёмного Леса!
В марте начало, не пропустите 😉
Forwarded from БлоGнот
К сожалению, неудачей закончился очередной запуск SpaceX Starship — прототип SN9 успешно взлетел, достиг высоты в 10 км, перешел в горизонтальный полет и вроде бы по графику запустил двигатели для посадки, но не смог приземлиться и разбился. Конечно, это тестовый запуск и инженеры извлекут массу полезной информации, но все же неприятно.

Ну что же, будем ждать следующих запусков — SN10 уже стоит на стартовой позиции.
https://www.youtube.com/watch?v=_zZ7fIkpBgs
Слава, который делает годный курс по математике на канале "dU / dV stud", по образованию радиофизик, активно интересующийся наукой.
На своём старом канале он знатно разнёс теорию о том, что луна поддельная (оказывается есть и такая..)
https://youtu.be/eOCSvIU7TVc
"The DarkLess - Memory" - трек, который вы будете слышать в начале каждого выпуска. Мы постарались сделать его максимально космическим с нотками ностальгии 😊.
Видеоряд создан как дань памяти советским космонавтам 🔭
🔸YouTube: https://youtu.be/b5iiA4NT4Ms
🔸SoundCloud: https://soundcloud.com/thedarkless/memory
Есть такой прекрасный симулятор Вселенной Space Engine (http://spaceengine.org). В этом симуляторе можно исследовать Вселенную размером в миллиарды световых лет, триллионы галактик с миллиадами звёзд и планетных систем. В симуляторе присутствуют как реальные объекты так и сгенерированные самим симулятором. Можно сесть на любую планету и исследовать её строение. Генерация объектов основана на реальных научных данных.
За наводку и пост спасибо Георгию Широкову 😉
Forwarded from addmeto (Grigory Bakunov)
Чем дальше тем страшнее жизнь неолуддиитов: на biorxiv препринт новой работы, потрясающие результат, восстановление картинки, которую наблюдает человек, прочитанной с помощью аппарата фМРТ. Да, снимая сигналы с мозга мы научились получать изображение, которое видит человек.

На самом деле снимать изображение с помощью фМРТ научились давно, эта конкретная работа позволяет с помощью сверточной сети восстановить изображение максимально близкое к оригиналу, без искажений вносимых мозгом. Да, и хочется сказать отдельное спасибо авторам статьи за использование Доктора Кто в качестве изображений 🙂 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.02.02.429430v1