Книги серии Массовая радиобиблиотека скачать бесплатно.
В брошюре рассказано об основных проблемах и методах интегральной микроэлектроники и перспективах ее развития. Брошюра рассчитана на широкий круг радиолюбителей.
Социальные сети нередко воспринимаются как арена постоянной агрессии, оскорблений и распространения фейковой информации. Новое исследование Стэнфордского университета показывает, что реальность значительно отличается от популярного представления: интернет гораздо менее токсичен, чем многие пользователи считают.
Ученые опросили более тысячи американцев, попросив их оценить долю пользователей соцсетей, которые ведут себя агрессивно или распространяют ненависть. Оказалось, что впечатления людей сильно преувеличивают масштабы проблемы. Например, респонденты считали, что почти половина пользователей Reddit хотя бы раз оставляла оскорбительные комментарии, тогда как фактические данные платформы показывают, что таких людей не более 3%.
Аналогичная ситуация наблюдается с дезинформацией. Опрос показал, что большинство участников считали почти половину аудитории Facebook распространителями фейковых новостей, однако статистика говорит об обратном: фактическая доля таких пользователей состав ...>>
Современные вычисления все больше ориентируются на интеграцию искусственного интеллекта и высокую производительность в компактных устройствах, таких как ноутбуки и мини-ПК. Новая линейка процессоров AMD Ryzen AI 400 демонстрирует, как разработчики объединяют мощные центральные ядра, графику и нейросетевые ускорители в одном чипе, чтобы удовлетворять растущие потребности пользователей в играх, контенте и ИИ-приложениях.
AMD представила процессоры серии Gorgon Point, которые включают до 12 ядер Zen 5 и до 24 потоков вычислений. Чипы поддерживают интегрированную графику RDNA 3.5, обеспечивают максимальную тактовую частоту до 5,2 ГГц и имеют энергопотребление от 15 Вт до 54 Вт. Особое внимание уделено NPU, способному обрабатывать до 60 триллионов операций в секунду (TOPS), что делает эти процессоры эффективными для задач с искусственным интеллектом.
Конструкция Ryzen AI 400 сочетает ядра Zen 5 и Zen 5c, обеспечивая высокую гибкость и производительность. Несмотря на то, что архитектур ...>>
Способность распознавать, что кто-то нездоров, часто проявляется интуитивно: бледная кожа, опущенные веки, уставшее выражение лица могут сигнализировать о недомогании. Новое исследование международной группы ученых показало, что женщины в среднем точнее мужчин улавливают такие тонкие невербальные признаки болезни, что может иметь эволюционные и социальные объяснения.
В отличие от предыдущих работ, где использовались отредактированные фотографии или имитация больных лиц, ученые решили проверить, насколько люди способны распознавать естественные признаки недомогания. Такой подход позволил оценить реальную чувствительность к изменениям в лицах, возникающим при болезни.
В исследовании приняли участие 280 студентов, поровну мужчин и женщин. Участникам предложили оценить 24 фотографии, на которых изображены люди как в здоровом состоянии, так и во время болезни. Это дало возможность сравнить восприятие естественных признаков недомогания в реальных лицах.
Для анализа состояния каждого ...>>
Случайная новость из Архива
Нейронный шум помогает учиться
30.03.2015
Двадцать лет назад нейробиологи из Стэнфорда обнаружили у некоторых нейронов мозга странную шумовую активность: они реагировали на такие стимулы, которые, казалось, не имели к ним никакого отношения. И такая активность возникала именно тогда, когда мозг принимал какое-то решение. Сам же эксперимент состоял в следующем: подопытные животные должны были определить, как движутся точки на экране, справа налево или слева направо; в случае правильного ответа выдавалась награда. С помощью такой модели можно изучать, какие процессы в мозге сопровождают формирование категорий. Категоризация объектов и явлений - одна из самых общих особенностей психики, лежащая в основе обучения, и действительно было бы интересно узнать, что в этот момент происходит в мозге. В данном случае, как легко понять, нужно было выделить два класса объектов: те, что движутся в одну сторону, и те, что движутся в противоположную сторону.
В результате удалось обнаружить группу нейронов, реагирующих на движение, причем среди них были такие, которые становились особенно активны именно в момент принятия решения. Однако активность их выглядела так, как если бы одни клетки в ответ на точку кричали "справа налево!", а другие в ответ на ту же самую точку - "слева направо!", вне зависимости от того, куда на самом деле точка движется. Уровень шума снижался с помощью вознаграждения за правильный ответ - оно настраивало нейроны, делая их более разборчивыми и менее шумными, так что они начинали реагировать большей частью только на точки какой-то одной, "своей", категории. Причем особенно странно было то, что нейронный шум происходил вовсе не в тех участках коры, которые обычно связаны с принятием решения.
Зачем шумят нейроны в "непрофильном" отделе мозга, удалось отчасти выяснить только сейчас, с помощью компьютерной модели, разработанной Татьяной Энгил (Tatiana Engel) и ее коллегами; результаты их работы опубликованы в Nature Communications. Модель имитировала работу нейронных цепей, связывающих сенсорные области мозга с категоризирующими. Виртуальные нейроны "наблюдали" точки, которые двигались в разные стороны и которые нужно было распределить по таким же двум классам, "правому" и "левому" - как и в исходном эксперименте с животными.
Смоделированную нейронную цепь, в отличие от настоящей, можно лишить способности шуметь, что исследователи и сделали. Но оказалось, что без нейронного шума, сопровождающего выбор, невозможно формирование категорий. Иными словами, для того, чтобы в уме сформировался класс точек, движущихся справа налево, мозг должен делать выбор в "шумных" условиях, когда часть нейронов одновременно будут "агитировать" за неправильный ответ. Если отвлечься от точек и подобрать более жизненный пример, то представим, что вы каждое утро выбираете между чашкой кофе и чашкой чая. Вы делаете выбор каждый день в течение недели, двух недель, месяца, полугода, и в конце концов приходите к мысли, что утренняя чашка кофе - именно то, что надо. Но если вдруг случится так, что ваш мозг будет делать выбор без всякого шума, то у вас просто не сформируется связи между утренними часами и кофе, само понятие утреннего кофе будет отсутствовать.
Конечно, здесь есть большое искушение интерпретировать нейронный шум как "сомнение", или как "необходимость рассматривать все варианты решения из возможных". Впрочем, такие формулировки относятся, скорее, к области философии, которую мы пока вряд ли можем соотнести с конкретными нейрофизиологическими феноменами. Однако вполне может быть, что новые данные в будущем позволят создать какие-нибудь аппаратные методы, улучшающие когнитивные способности - через управление нейронным шумом. Но пока что предстоит выяснить, откуда он, собственно, берется: то ли это сенсорные отделы его генерируют, то ли его производят другие области мозга, которые непосредственно связаны с принятием решений, или же здесь задействованы и сенсорный, и когнитивный отделы вместе.