198
Підписники
Немає даних24 години
Немає даних7 днів
-1030 днів
- Підписники
- Перегляди допису
- ER - коефіцієнт залучення
Триває завантаження даних...
Приріст підписників
Триває завантаження даних...
Repost from NeuroMetric
О необычном научном журнале ReScience C
Этот журнал целиком посвящен воспроизведению чужих численных результатов. То есть, берёте опубликованную статью, основанную на компьютерных симуляциях, и пытаетесь независимо воспроизвести оригинальные результаты оттуда. Затем пишете статью, прикладывая ВСЕ свои программы и результаты расчета, о том, получилось ли у вас это сделать.
Огромный двойной плюс такого подхода: проверяется воспроизводимость научных результатов и накапливается опыт количественного анализа чужих статей. Ну и, при добросовестной работе, публикация гарантирована.
Журнал полностью бесплатный (т.н. "платиновый" открытый доступ) - как для читателей, так и для авторов.
Настоятельно рекомендую молодёжи (особенно - аспирантам) публиковать свои "репродукционные" работы в этом журнале.
Сайт журнала: https://rescience.github.io/
PS: ReScience C возник в 2015 году и вызвал заметный интерес, даже завоевал популярность. Поэтому, как иногда водится, люди решили развить/повторить успех и в 2022 году запустили смежный журнал ReScience X, аналогичный по сути, где воспроизводятся не численные симуляции, а настоящие экспериментальные результаты. Но в этом случае, по-видимому, дело продвигается очень туго.
ReScience C
academic journal publishing replication and reproducibility studies
Repost from Все о блокчейн, мозге и WEB 3.0 в России и мире
Знакомьтесь, DishBrain — полубиологический чип, работающий на 800 000 клетках мозга человека и мыши. Этот революционный чип показал признаки разума, освоив понг всего за 5 минут!
Большой прорыв, вышедший из Университета Монаша.
Computer chip with built-in human brain tissue gets military funding
Last year, Monash University scientists created the "DishBrain" – a semi-biological computer chip with some 800,000 human and mouse brain cells lab-grown into its electrodes. Demonstrating something like sentience, it learned to play Pong within five minutes.
Repost from Physics.Math.Code
Фото недоступнеДивитись в Telegram
Мы рады представить вам бесплатный курс «Автоматическое машинное обучение с помощью LightAutoML».
LightAutoML — это передовой фреймворк для автоматического построения моделей машинного обучения, разработанный специалистами Sber AI Lab.
Серия коротких лекций и семинаров позволит вам познакомиться с функционалом библиотеки и сразу же начать практическое применение полученных знаний для создания высокоэффективных моделей.
Вы познакомитесь с различными модулями LightAutoML, включая автоматический выбор моделей, предварительную обработку данных, оптимизацию гиперпараметров и построение ансамблей моделей для решения широкого спектра задач машинного обучения.
Приглашаем вас присоединиться к курсу по LightAutoML и погрузиться в мир автоматизированного машинного обучения прямо сейчас!
🔹 Курс «Автоматическое машинное обучение с помощью LightAutoML»
🔹 LightAutoML на GitHub
Реклама. Публичное акционерное общество «Сбербанк России», ПАО Сбербанк ИНН 7707083893
Repost from Все о блокчейн, мозге и WEB 3.0 в России и мире
Фото недоступнеДивитись в Telegram
Показати все...
Фото недоступнеДивитись в Telegram
Летняя сессия закрыта, значит, пришло время отдохнуть зарегистрироваться в Креативной лиге и познать все тонкости создания медиаконтента! Ещё и бесплатно!🔥
Станьте частью проекта, в котором вашими наставниками будут создатели известных сериалов, режиссеры и креативные продюсеры.
На бесплатных уроках вы изучите:
📍Съемку и монтаж кинематографичных кадров на смартфоне
📍Построение кадра и его композиции
📍Основы монтажа
📍Особенности постпродакшн
📍Художественные приёмы в повествовании
📍Особенности ведения проектов
Вас ждут встречи с экспертами, офлайн-лекции по всей России, выпуски шоу с ведущим Никитой Андриенко, где вы сможете болеть за команду вашего вуза!
Регистрируйтесь как зритель на сайте — Креативнаялига.рф
TG-канал проекта @kreativnayaliga
Repost from NeuroMetric
Междисциплинарная школа-конференция молодых ученых "Информационные Технологии и Системы (ИТиС)" (17-21 сентября 2023, Московская область)
ИТиС - ежегодное научно-образовательное мероприятие, организуемое Институтом Проблем Передачи Информации РАН.
Основные тематические секции:
1. Машинное обучение и распознавание образов (5 подсекций)
2. Информационные процессы in vivo: от сенсорики к моторике (5 подсекций)
3. Телекоммуникации следующего поколения (6 подсекций)
4. Биоинформатика (9 подсекций)
5. Математика (7 подсекций*)
6. Лингвистика
Последний день подачи тезисов докладов (в виде статьи** до 12 страниц): 1 августа 2023
Место проведения: Парк-отель Огниково в Истринском районе Подмосковья, расположен в 15 км от Воскресенского Новоиерусалимского монастыря.
Веб-сайт: https://itas2023.iitp.ru/
---
*: Включая математические основы обучения с подкреплением.
**: Статья обязательно должна быть оформлена в соответствии с одним из двух шаблонов (в Latex или в Word). Расширенная версия статьи может быть рекомендована к публикации в электронном научном журнале "Информационные процессы" или академическом журнале "Сенсорные системы". Оба входят (№436 и №753) в список журналов, индексируемых в Russian Science Citation Index (RSCI)/Российский индекс научного цитирования (РИНЦ).
Институт проблем передачи информации имени А. А. Харкевича РАН
научно-исследовательский институт Отделения нанотехнологий и информационных технологий РАН
#Полезно
Очень приятные хэндбуки от Яндекса, может кому-то будут полезными:)
https://academy.yandex.ru/handbook
Хендбуки Академии Яндекса
Бесплатные онлайн-учебники для тех, кто хочет освоить ключевые IT‑дисциплины
Repost from Нейроинтерфейсы
Летняя школа Института искусственного интеллекта AIRI для студентов и аспирантов
17–30 июля
Татарстан
Направления обучения:
• Обучение с подкреплением
• Робототехника
• 3D компьютерное зрение
• Генеративное и вероятностное моделирование, моделирование данных на многообразиях
• Моделирование данных на многообразиях машинного обучения, информированного физикой
• Графовые нейронные сети, диагностика неисправностей, обнаружение разладок
Научные партнёры школы - Сколтех, ВШЭ, МФТИ.
Подробности и подача заявок на сайте https://airi.net/ru/summer-school-2023/
Заявки принимаются до 4 июня.
Летняя школа
Институт искусственного интеллекта
👉 Летняя школа машинного обучения Сколтеха (SMILES) — это 12-дневный интенсивный курс для молодых специалистов, где они смогут применить знания по физике и машинному обучению для эффективного решения сложных инженерных задач в области устойчивого развития. Его цель — объединить талантливую молодежь вокруг проблематики искусственного интеллекта на фоне уникальной природы Алтайского края.
Лекции будут охватывать как современные инструменты машинного обучения - вероятностные модели, генеративное моделирование, оптимальный транспорт, геометрический и топологический анализ данных - так и подходы, объединяющие физико-математические модели и предиктивные модели машинного обучения. На практических семинарах на примерах уже работающих индустриальных приложений будет показано, как подобные физически информированные методы играют важную роль в решении реальных проблем устойчивого развития. Самостоятельно реализовать рассмотренные методы и алгоритмы в виде собственных проектов слушатели смогут в ходе хакатона, разбившись на команды по 2–4 человека. Лучшие проекты будут отмечены памятными призами. Подать заявку
«Сколтех стал первопроходцем в плане проведения школ машинного обучения: именно здесь в 2019 году впервые в России прошла наиболее известная в мире международная школа MLSS (Machine Learning Summer School). Затем мы продолжили этот опыт уже под собственным брендом SMILES (Summer of MachIne Learning at Skoltech). В этом году школа посвящена решению сложных инженерных задач в области устойчивого развития, впервые пройдет на русском языке и в уникальной местности Алтайского края», — отметил профессор Евгений Бурнаев, руководитель Центра прикладного искусственного интеллекта Сколтеха и организатор SMILES-2023.
🫰 Стоимость: бесплатно (проезд до Белокурихи Горной и обратно, проживание, питание, обучение и культурная программа)
📅 Даты: 20-31 августа 2023 года
👨🏫 Формат: очно и онлайн
🇷🇺 Рабочий язык: русский
🏆 Конкурсный отбор: обязателен как для очного, так и для онлайн-участия
SMILES: летняя школа машинного обучения. 2023, Белокуриха, Россия
Repost from Evening Prophet
И это все о нем. На неделе был завален, но сейчас дршли руки написать еще про одну феноменальную работу.
Ученые разработали модель AI-Descartes, которая умеет создавать на основн данных формальные модели (формулы грубо говоря), а не только прогнозировать результат из данных. Метод основан на сочетании способа «символической регрессии» тем же примерно способом, как делает генеративный ИИ(«подбирая слова статистикой»), но в сочетании с блоком логических рассуждений для преодоления сложностей и неопределенностей!
https://www.nature.com/articles/s41467-023-37236-y
«Мы разрабатываем метод, позволяющий принципиально вывести модели природных явлений из аксиоматических знаний и экспериментальных данных, сочетая логические рассуждения с символической регрессией. Мы демонстрируем эти концепции для третьего закона движения планет Кеплера, релятивистского закона замедления времени Эйнштейна, и теория адсорбции Ленгмюра. Мы показываем, что можем обнаружить управляющие законы из нескольких точек данных, когда логические рассуждения используются для различения формул-кандидатов, имеющих одинаковую ошибку в данных.»
“Модели, которые выводятся, а не просто эмпирически точны, привлекательны, потому что они, возможно, правильны, предсказуемы и содержательны. Мы пытаемся получить такие модели, комбинируя новый метод SR, основанный на математической оптимизации, с системой рассуждений. Это дает сквозную систему обнаружения, которая извлекает формулы из данных через SR, а затем предоставляет либо формальное доказательство вывода формулы из набора аксиом, либо доказательство несоответствия. Мы представляем новые меры, которые показывают, насколько близка формула к выводимой формуле, когда модель доказуемо невыводима, и мы вычисляем значения этих мер, используя нашу систему рассуждений.”
Теперь ИИ рано или поздно сможет рисовать научные открытия так же, как картинки)) Надеюсь, физики не будут, как дизайнеры, вопить от возмещения))