cybulinka

Description
самыя важныя навіны й гісторыі з розных сфэраў навукі

адмін: @sabaczka
We recommend to visit

Preton community: @preton_eng
Preton community: @preton_cis

Chat: @chat_preton

AirDrop bot: @preton_drop_bot

https://twitter.com/preton_official

Last updated hace 6 días, 8 horas

💰 Investors Сlub Meridian

@meridians_bot — Private Club
@meridian_party — Chat

@meridian_ru — Ru News
@meridian_cn — China News

https://meridian.wtf — Site
x.com/meridianwtf — Twitter
clck.ru/3CKStB — Mining
clck.ru/3CKU2X — NFT

Last updated hace 5 meses, 1 semana

Реклама @CrazyCrypto_Admin

Last updated hace 2 meses, 1 semana

3 weeks, 5 days ago
**Камэры відэаназіраньня мабілізавалі функцыю распазнаваньня твараў …

Камэры відэаназіраньня мабілізавалі функцыю распазнаваньня твараў у людзей

Навукоўцы з Тэхналягічнага ўнівэрсытэту Сіднэя высьветлілі, што відэаназіраньне паляпшае здольнасьць людзей распазнаваць твары. У экспэрымэнце ўдзельнікам паказвалі выявы праз стэрэаскоп: аднаму воку дэманстравалі яркую абстрактную карцінку, а другому — выяву чалавечага твару. Пры гэтым кантраснасьць твару паступова павялічвалася, і ўдзельнікі мусілі як мага хутчэй вызначыць ягонае разьмяшчэньне адносна цэнтральнай кропкі. Адна група ведала, што за імі вядзецца назіраньне праз камэры (ім наўпрост паведамілі пра гэта й паказалі трансьляцыю з камэр), а другая, кантрольная група, працавала ў пакоі без камэр.

Вынікі паказалі, што людзі пад назіраньнем вызначалі твар, які глядзеў прама, за 2,87 сэкунды, а твар, які глядзеў у бок, за 3,16 сэкунды. Кантрольнай групе патрабавалася больш часу: 3,65 і 3,93 сэкунды адпаведна. У паўторным экспэрымэнце, дзе замест твараў выкарыстоўвалі нэўтральныя стымулы (фільтры Габора), адрозьненьняў паміж групамі не выявілі. Гэта сьведчыць пра тое, што камэры ўзмацнялі менавіта здольнасьць распазнаваць твары, а не агульную ўвагу. Цікава, што ўзровень трывожнасьці ўдзельнікаў да й пасьля экспэрымэнта не зьмяніўся, і ён не адрозьніваўся паміж дзьвюма групамі, што выключае тлумачэньне вынікаў павышанай трывожнасьцю.

Навукоўцы прыйшлі да высновы, што вера ў назіраньне актывуе бесьсьвядомыя мэханізмы ўспрыманьня, зьвязаныя з тварамі. Гэты эфэкт, імаверна, зьвязаны з натуральным жаданьнем чалавека зрабіць добрае ўражаньне, нават калі ён толькі мяркуе, што за ім назіраюць. Такія адкрыцьці могуць дапамагчы лепш зразумець, як сацыяльнае асяродзьдзе ўплывае на нашыя паводзіны й кагнітыўныя здольнасьці.

4 weeks ago
**У зубах сучасных людзей знайшлі спадчыну …

У зубах сучасных людзей знайшлі спадчыну нэандэртальцаў

Міжнародная каманда навукоўцаў знайшла адрозьненьні ў будове зубоў розных этнічных груп. Прытым выкрылася адна асаблівасьць, якая зьвязаая з успадкаваным ад нэандэртальцаў генам. Такое адкрыцьцё можа некалі дапамагчы ў дыягностыцы й лекаваньні генэтычыных захворваньняў зубоў.

Дасьледнікі выкарысталі гіпсавыя вылепкі зубоў 882 чалавек эўрапейскага й афрыканскага паходжаньня, а таксама карэнных народаў Амэрыкі. Потым фізычныя характарыстыкі вылепкаў адмыслоўцы параўналі з генэтычнымі данымі тых жа людзей, і знайшлі 18 участкаў генома, якія адказваюць за форму й памер зубоў. Цікава, што бальшыню зь іх ідэнтыфікавалі ўпершыню.

Аўтары мяркуцюь, што адзін з генаў паходзіць ад неандэртальцаў, зь якімі старажытыя людзі крыжаваліся падчас непрацяглага суіснаваньня на плянэце. Такі генэтычны варыянт знайшоўся толькі ў людзей эўрапейскага паходжаньня й быў зьвязаны з больш тонкімі секачамі (разцы). Адзначаецца таксама, што людзі з такім генэтычным варыянтам мелі больш дробныя зубы.

Аднак пакуль невядома, ці давалі такія адрозьненьні ў форме зубоў хоць якія эвалюцыйныя перавагі, магчыма гэта толькі пабочны эфэкт, а самі гены граюць важныя ролі ў нечым іншым.

1 month ago
**У штучнага інтэлекта знайшлі прыкметы дэменцыі**

У штучнага інтэлекта знайшлі прыкметы дэменцыі

Вялікія моўныя мадэлі й генэратыўныя чат-боты са штучным інтэлектам моцна ўзбаламуцілі мэдычную супольнасьць, калі яны перасягнулі мэдыкаў-людзей у экзаменацыйных тэстах. Нэўрасеткі паказалі выдатныя здольнасьці ў кардыялёгіі, анкалёгіі й у дыягностыцы нэўралягічных захворваньняў. Аднак гэтыя самыя нэўралягічных захворваньні ніхто не шукаў у саміх нэўрасетак. Нядаўна ізраільскія дасьледнікі выправілі гэтую недарэчнасьць.

Яны пратэставалі пяць розных мадэляў ”штучнага інтэлекту”: дзьве актуальныя вэрсыі ChatGPT, дзьве вэрсыі Gemіnі ад Google і яшчэ Claude 3.5 Sonnet. Усім мадэлям прапанавалі стандартны тэст кагнітыўнай ацэнкі, якім карыстаюцца лекары для дыягностыкі дэменцыі ў людзей. Вынікі аказалі надзвычай чалавечымі.

Найбольшы бал атрымала ChatGPT-4o (26/30), аднак яна ледзь мінавала парог, які паказвае на лёгкае кангнітыўнае парушэньне. Старэйшая мадэль GPT-4 разам з Claude 3.5 набрала 25 з 30 балаў, а найгоршы вынік быў у мадэлі ад Google першай генэрацыі (Gemіnі 1.0) — трывожныя 16 балаў.

Паведамляецца, што ўсе мадэлі адчувалі цяжкасьці з заданьнямі на зрокава-прасторавыя й выканаўчыя функцыі: намаляваць гадзіньнік з пэўным часам, злучыць літары й лічбы ў пэўную пасьлядоўнасьць, нарысаваць куб і г.д. Напраклад, адна з пратэставаных нэўрасетак у заданьні з гадзіньнікам (пазначыць на гадзіньніку 10:11) выдала тыповы для чалавека з дэменцыяй малюнак.

Агулам прыкметы кагнітыўнага спаду былі ўласьцівыя ў большай ступені старым мадэлям, якія былі прэзэнтаваныя год і болей таму. То бок, спад адбываўся вельмі хутка. У выснове аўтары з гумарам адзначаюць, што чакаць віртуальных лекараў пакуль рана, хутчэй у жывых нэўролягаў зьявяцца віртуальныя пацыенты.

1 month ago
**Крабы зьелі каля 22% маленькіх зялёных …

Крабы зьелі каля 22% маленькіх зялёных чарапах

На аўстралійскім востраве Тэвэ­нард заолягі прасачылі цяжкі лёс малых зялёных чарапах Natator depressus. Высьветлілася, што галоўнымі ворагамі чарапашанят аказаліся крабы й марскія птушкі.

Навукоўцы падлічылі, што з 74,2% яек, зь якіх пасьпяхова вылупіліся чарапашаняты, 21,2% зьелі крабы роду Ocypode, а яшчэ 8,9% сталі здабычай птушак. Драпежнікі нападаюць на чарапашанят, калі тыя масава выбіраюцца з гнёздаў і імкнуцца да мора.

Трагічны лёс чарапах высьветліўся, калі вучоныя ўсталявалі відэакамэры каля 17 кладак, якія зафіксавалі 87 выпадкаў выхаду малых на паверхню. З 314 чарапашанят да вады дабраліся толькі 69,9%.

Цікава, што яйкі зялёных чарапах на Тэвэ­нардзе не пацярпелі ад разарэньня. Аўтары мяркуюць, што чарапахі адкладаюць іх у месцах, недаступных для крабаў, альбо іхняя абалонка непрывабная для гэтых драпежнікаў.

Вынікі дасьледаваньня падкрэсьліваюць, што выжываньне чарапашанят залежыць ад колькасьці групы: чым больш малых вылупляецца адначасова, тым больш у іх шанцаў пазьбегнуць драпежнікаў.

1 month ago
**Згублены нуль напужаў людзей чорным кухенным …

Згублены нуль напужаў людзей чорным кухенным начыньнем

Сёлета ў кастрычніку зьявілася дасьледаваньне, якое нарабіла шмат шуму: аўтары паведамілі, што кухеннае начыньне (чарпакі, лапаткі й г.д.) з чорнага плястыку можа быць вельмі небясьпечнымі. Што праўда, вывучаныя прылады былі вырабленыя з улікам стандартаў ЗША, але занепакоенасьць узьнікла па ўсім сьвеце.

Арыгінальнае дасьледаваньне грунтавалася на ідэі, што некаторае электроннае сьмецьце з дэкабромадыфенілавым этарам (DBDE) у складзе перапрацоўваецца ў кухеннае начыньне, зь якога падчас гатоўкі небясьпечнае рэчыва можа трапляць у ежу. Сам дэкабромбадыфенілавы этэр часта называюць імаверным канцэрагенам, які можа выклікаць праблемы зь печаньню, шчытападобнай і іншымі залозамі.

Каманда зладзіла разьлікі, у выніку якіх прыйшла да высновы, што людзі зьядаюць каля 34 700 нанаграмаў DBDE за дзень. Гэта значна больш, чым меркавалася раней, і вельмі блізка да бясьпечнага парогу ў 42 000 нанаграм для чалавека вагой 60 кг. (ЗША). Вось менавіта тут і выкрылася памылка.

Справа ў тым, што бясьпечная доза DBDE складае не 42 000 нанаграм, а 7 000 на кіляграм вагі. Калі аўтары дасьледаваньня разьлічвалі бясьпечную дозу этэра для чалавека з вагой 60 кг.: памножылі 60 на 7 000 і атрымалі 42 000, а мусілі атрымаць 420 000.

Зрэшты, асноўная выснова дасьледаваньня застаецца правільнай, а вось наступствы сталі не такімі трывожнымі.

1 month ago
cybulinka
6 months, 3 weeks ago
We recommend to visit

Preton community: @preton_eng
Preton community: @preton_cis

Chat: @chat_preton

AirDrop bot: @preton_drop_bot

https://twitter.com/preton_official

Last updated hace 6 días, 8 horas

💰 Investors Сlub Meridian

@meridians_bot — Private Club
@meridian_party — Chat

@meridian_ru — Ru News
@meridian_cn — China News

https://meridian.wtf — Site
x.com/meridianwtf — Twitter
clck.ru/3CKStB — Mining
clck.ru/3CKU2X — NFT

Last updated hace 5 meses, 1 semana

Реклама @CrazyCrypto_Admin

Last updated hace 2 meses, 1 semana