Угу wrote: Золотое сечение получается из последовательности Фибоначчи
x_n+2=x_n+1+х_n
Т.е каждое следующее равно сумме двух предыдущих.
Это довольно простая зависимость

Тогда отношение двух соседних чисел в ряду как раз золотое сечение ( в пределе )

Золотое сечение есть иррациональное алгебраическое число, положительное решение квадратного уравнения x2−x−1=0

я тупой иррациональностью

Вы, Олег, тупой не иррациональностью, а другим местом

Золотое сечение есть иррациональное алгебраическое число, положительное решение квадратного уравнения x2−x−1=0

= вы бы лучше своим умным местом написали бы решения "ур-я" "ув" Хайдука

"для х = 0 ну или х = 1" (с) Олег ?

не верит ОН ГУРВИЧАМ и поршням... это для него повод вы***ваться над "волновыми буддистами"

Группа немецких и японских исследователей осуществили приблизительную компьютерную симуляцию мозговой активности сети нейронов головного мозга человека в масштабе 1% нейронной сети мозга на протяжении 1 секунды. На сегодняшний день это самый крупный эксперимент по симуляции мозговой активности.

Один процент головного мозга — это 1,73 млрд нервных клеток и 10,4 трлн соединяющих их синапсов. Чтобы провести эксперимент, учёные задействовали 82 944 процессора суперкомпьютера K и 1 петабайт памяти (24 байта на синапс).

Секунда нейронной активности на суперкомпьютере К с производительностью 10,5 петафлопс (четвёртый по мощности суперкомпьютер в списке Топ-500) рассчитывалась в течение 40 минут. Нервные клетки соединялись друг с другом случайным образом. Эксперимент не ставил целью выяснить какие-то новые знания о работе человеческого мозга, а всего лишь проверить ограничения технологии его компьютерной симуляции. В будущем программное обеспечение будет усовершенствовано, и тогда можно будет ставить более осмысленные эксперименты.

Количество типов независимых рецепторов вкуса в настоящее время точно не установлено. 4 «основных» вкуса — социокультурный архаизм европейской культуры, 5 основных вкусов — культуры государств Юго-Восточной Азии.

Информация из электронных медкарт со всей страны, согласно концепции создания Единой государственной информационной системы здравоохранения (ЕГИСЗ), должна стекаться в федеральный ЦОД Минздрава. На основе этих данных министерство будет предоставлять онлайн-сервисы. В частности, появится личный кабинет пациента, где будут храниться различные направления и сведения об оказанных услугах, справки (например, для ГИБДД), больничные листы, рецепты и т.д.

Подробнее: gov.cnews.ru/top/2013/11/19/minzdrav_utv...nnoy_medkarty_550325

Была лет 10 назад такая многообещающая дисциплина – теоретическая биология. Идея ее была в том, что для биологических феноменов создавались упрощенные физические модели, которые потом исследовались обычными для теоретической физики методами: устойчивость, количество стационарных состояний, зависимость поведения от параметров, нетривиальные динамические режимы и т.п. Довольно часто при таком анализе этом удавалось находить действительно интересные физические механизмы биологических явлений.

А потом эта дисциплина просто исчезла и сошла на нет. Виной тому стал бич современной науки о жизни — бешеный темп. Современная биология, биомед и фарма работают в таком темпе, что физикам успеть за ними невозможно. Пока физик не спеша строит модель поведения определенного белка биологи уже нашли двадцать пять его гомологов, провели скрининг сотни мутантов, сделали нокаутную мышку (которая сдохла с прикольными симптомами), напечатались в Science и занялись следующим белком. Когда физик доходит до результатов своей модели оказывается, что объект уже давно не актуален и с ним «все понятно».

– Позвольте — говорит физик – как же «понятно» если тут такое нетривиальное динамическое поведение, и такие странные эффекты, и вот тут прикольная самоорганизация, и…

– Это все фигня — отвечает биолог — у нас еще 37 гомологичных генов этой фигни, а это минимум десяток статей в Science и под две тысячи эффектно подохших нокаутных мышей. Нам некогда.

На этом месте физик, изрыгая невнятные проклятия, уходит исследовать нейтронные звезды или проводимость графена — там по крайней мере мышей не мучают.

Смех смехом, но эта тенденция в life sciences последнее время реально пугает. Тренд на объекты исследований меняется калейдоскопически, а выход одной статьи в Nature часто означает, что тема уже «закрыта» и тут нечего ловить. Объекты исследуются поверхностно и тут же выходят из моды так бысто, что физики не успевают за них зацепиться.

Физики, как и все другие ученые, очень любят игрушки. Любая модель — это классная новая игрушка, с которой можно долго и с чувством возиться. Лет 20 назад физики наивно полагали, что биология — это халявный и неисчерпаемый магазин игрушек, где можно найти невиданные доселе вещи. На деле вместо сверкающих хромированными детальками сложных механизмов на полках магазина оказались лишь их небрежно сделанные фотографии, которые к тому же меняют каждые пол-часа…

Первыми перед бешеным темпом сдались теоретики — их потуги просто утонули в лавине биологических фактов. Никаких новых теоретических обобщений в биологии можно уже не ждать. Расчетчики продержались на 10 лет дольше, но и мы начинаем сдавать позиции. Молекулярное моделирование сейчас рассматривается как полноценный метод комплементарный эксперименту и, естественно, экспериментаторы наивно полагают, что моделирование можно делать с той же скоростью, с которой дохнут нокаутные мыши. Увы, мыши дохнут слишком быстро и мы за ними уже не успеваем. Чтобы сделать действительно добротную молекулярную модель нетривиальной системы нужно от пары месяцев до пары лет работы грамотного специалиста с парой аспирантов и студентов на подтанцовке. Можно сделать и быстрее, но будет халтура, которой нельзя верить. Вал этой халтуры я сейчас и наблюдаю.

Утешает то, что экспоненциальный рост рано или поздно приводит к обрушению. Первым звоночком стал резкий разворот фармы от разработки новых действующих веществ к детальному изучению и улучшению уже существующих. Дальше, видимо, выдохнутся молекулярные биологи и перейдут к оседлому образу жизни с детальным изучением всего того зоопарка, который они успели наплодить. А тут и мы с топором… т. е., простите, с теоретическими моделями.

Жаль что до этого погибнет еще много бедных мышек.

P.S. Посвящается безвременно почившей, но очень интересной тематике динамической самоорганизации в ионных каналах

Вот формула: N = N₁N₂/N₁₂. Как бы ее можно было интерпретировать в биологическом контексте?

Нам она уже встречалась. Два программиста тестируют одну и ту же программу. Один нашел в ней N₁ ошибок, а другой - N₂, из которых N₁₂ штук нашли они оба, так что всего они нашли N₁ + N₂ - N₁₂ разных ошибок. Тогда число ошибок в программе в целом (найденных и ненайденных) можно оценить как раз числом N.

Технологическая свариваемость — это характеристика металла, определяющая его реакцию на воздействие сварки и способность образовывать сварное соединение с заданными эксплуатационными свойствами. В этом случае свариваемость рассматривается как степень соответствия свойств сварных соединений одноименным свойствам основного металла или их нормативным значениям.

Японские ученые создали нейросеть, способную восстанавливать изображения предметов, на которые смотрит человек, по активности головного мозга во время просмотра. В отличие от предыдущих подобных экспериментов, в этом нейросеть научилась выделять важные элементы изображений.

В этом году японские нейробиологи из Университета Киото завершили эксперимент, в котором нейросеть реконструировала изображения по паттернам активности мозга, не обращаясь к существующей базе данных. Нейросеть со значительной степенью подобия воссоздала изображения геометрических фигур, символов и животных.

Нейросеть, созданная в Киото, не обращалась к библиотекам изображений и паттернов нейронной активности. Вместо этого она обучалась на небольших изменениях активности нейронов, возникавших при просмотре незначительно отличающихся друг от друга изображений. Чтобы обучить нейросеть, добровольцам, помещенным в сканер для функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), демонстрировали изображения, всего их было 1200; каждую картинку участники эксперимента видели по пять раз.

Если известен хотя бы один открытый текст и соответствующий ему шифртекст длины больше или равной длине гаммы (ключа), то последняя однозначно находится

Ну а что здесь из ряда вон выходящего ? Сначала осуществляется банальная процедура выяснения кода - соответствия пространственных геометрических образов, уровней яркости и цвета активности выявленной на фМРТ. Благо МРТ аппаратов сейчас как грязи.

Атака на основе открытых текстов

Далее осуществляется обучение искусственной нейронной сети.

В общем кароче - эка невидаль.

В общем кароче - эка невидаль.

Нейросеть, созданная в Киото, не обращалась к библиотекам изображений и паттернов нейронной активности. Вместо этого она обучалась на небольших изменениях активности нейронов, возникавших при просмотре незначительно отличающихся друг от друга изображений. Чтобы обучить нейросеть, добровольцам, помещенным в сканер для функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), демонстрировали изображения, всего их было 1200; каждую картинку участники эксперимента видели по пять раз.


Каждому - своё.