Адрес для входа в РФ: exler.world
Обычно принято считать, что знать в столице Римской империи со страшной силой предавалась непомерному чревоугодию, а бедные люди перебивались с хлеба на кашу.
Доктор Гвидо Сала из Лейденского университета (Нидерланды) опубликовал целую диссертацию с исследованием пищевых привычек различного населения Древнего Рима.
На сайте университета кратко изложили содержимое этой диссертации.
Сала утверждает, что богатые римляне знали о вреде чрезмерного потребления пищи. И если они переедали на банкете, то потом на следующий день намеренно ели очень мало. Бедные же люди питались не только хлебом и кашей: колбасы и требуха были вполне доступны и стоили дешево.
Сала видит и другие сходства между едой богатых и бедных римлян. Например, обе группы ели на завтрак хлеб с сыром и остатками вчерашнего ужина и имели в своем рационе одинаковые продукты. Однако качество и доступ к этим продуктам были разными. При этом богатые римляне покровительствовали бедным людям и могли приглашать их на банкеты. Также во время утреннего ритуала приветствия, когда бедные люди приходили к своему покровителю, им вручали заранее приготовленные корзинки с едой. (В этот момент где-то вздрогнул недавно отпущенный из тюрьмы Улюкаев, которому корзинка с колбасками до сих пор по ночам снится.)
Как утверждает Сала, представление о том, что римляне питались в основном хлебом, оливковым маслом и вином, также не соответствует действительности. Они ели много трав и дикорастущих растений, а на их кухню сильно повлияли этруски и греки. Однако римляне не любили ячмень, который греки ели в большом количестве, и давали его только солдатам в качестве наказания.
На банкетах обычно подавалось большое количество мяса и рыбы, также могли подавать какие-то особенные деликатесы, вроде язычков журавлей. Также римляне лакомились и крем-брюле - его рецепт Сала обнаружил в поваренной книге римского гастронома Апиция.
В Wall Street Journal приводят исследование профессора политологии Калифорнийского университета в Беркли Рона Хасснера, который пытался выяснить, понимают ли студенты из разных регионов США, о чем идет речь, когда они выходят "в поддержку палестинцев" с хамасовским лозунгом "От реки до моря".
Вот что Хасснер пишет.
Когда студенты колледжа, симпатизирующие палестинцам, скандируют "От реки до моря", знают ли они, о чем говорят? Я нанял фирму по проведению опросов, чтобы она опросила 250 студентов из разных регионов США. Большинство из них заявили, что поддерживают этот лозунг, некоторые с энтузиазмом (32,8 %), а другие в меньшей степени (53,2 %).
Но только 47 % студентов из поддержавших лозунг смогли назвать реку и море. Среди альтернативных ответов были Нил и Евфрат, Карибское море, Мертвое море (которое является озером) и Атлантический океан. Менее четверти студентов знали, кто такой Ясир Арафат (12 из них, или более 10 %, считали его первым премьер-министром Израиля). На вопрос о том, в каком десятилетии израильтяне и палестинцы подписали соглашения в Осло, более четверти сторонников скандирования заявили, что таких мирных соглашений никогда не подписывалось. Нет ничего постыдного в невежестве, если только человек не кричит об уничтожении миллионов людей.
Сможет ли изучение основных политических фактов о конфликте изменить мнение студентов? Латиноамериканский студент инженерного факультета одного из южных университетов заявил, что "определенно" поддерживает идею "от реки до моря", потому что "палестинцы и израильтяне должны жить в двух отдельных странах, бок о бок". Когда ему показали на карте региона, что палестинское государство будет простираться от реки Иордан до Средиземного моря, не оставляя места для Израиля, он снизил свой энтузиазм по поводу этой мантры до "скорее нет". Из 80 студентов, увидевших карту, 75 % аналогичным образом изменили свое мнение.
Удовлетворенный рот, райские вкус, яичный императив, народное творчество и непорочное зачатие.
Мой хостер прислал очередную писульку от Роскомговна по поводу того, что они все-таки сподобились заблокировать exler.lol за то что он угрожает стабильности Мордора в период войны с Украиной. Угрожает, да. Мордор может и не выдержать, болезный.
Что-то херово работают, ребята, раньше блокировали недели за две, а сейчас чухались месяца два. Даром едят свой хлеб и даром проедают государеву копейку.
У меня этих доменов еще штук 50 (пока больше не покупал, потому что дорого - 1-2 евро за то, чтобы Роскомговно исписало тонну бумажек), так что переключаемся на следующий exler.top для РФ (по практике после такой писульки на следующей день вечером блокируют, а прислали писульку вчера вечером, так что лучше заранее переключиться). А Роскомговно, как обычно, пускай анус себе заблокируют. Впрочем, оно себе это дело явно давно уже заблокировало.
Судя по всему, довольно скоро уже не понадобятся супер-мега-эксперты (которых в природе, к сожалению, не существует), способные с одного глотка произвольного вина определить марку и хозяйство, в котором это вино было произведено. Потому что это сможет делать искусственный интеллект.
Любопытная статья, в которой рассказывается о том, специальным образом обученный алгоритм смог со 100-процентной точностью определить, в каком именно шато было произведено то или иное вино.
Конечно, алгоритм определял не любое вино, а одно из 80 бордосских вин, по которым производилось обучение, но это означает, что теоретически возможно охватить и все хозяйства мира.
Занимались этим Александр Пуже из Женевского университета и его коллеги: они использовали машинное обучение для анализа химического состава 80 красных вин 12-летней выдержки в период с 1990 по 2007 год. Все вина были получены из семи винодельческих хозяйств в регионе Бордо во Франции.
Они хотели выяснить, существует ли некая " химическая подпись", характерная для каждого из этих шато, которая не зависит от года урожая. Для этого они использовали машину для выпаривания каждого вина и разделения его на химические компоненты. Этот метод позволил получить для каждого вина хроматограмму, состоящую из 30 000 точек, представляющих различные химические соединения.
Исследователи использовали 73 хроматограммы для обучения алгоритма машинного обучения, а также данные о шато и годе происхождения. Затем они протестировали алгоритм на семи хроматограммах, которые были отложены.
Они повторили этот процесс 50 раз, каждый раз меняя используемые вина. Алгоритм правильно угадывал шато происхождения в 100 процентах случаев. Также алгоритм определял год с точностью до 50 процентов.
Построив график хроматограмм, алгоритм также смог разделить вина на группы, которые были более похожи друг на друга. Так, вина с правого берега реки Гаронны, называемые винами Помероля и Сент-Эмильона, были отделены от вин из левобережных хозяйств, называемых винами Медока.
Эта работа - еще одно доказательство того, что местная география, климат, микробы и методы виноделия, вместе называемые терруаром, действительно придают вину уникальный вкус. Однако какие именно химические вещества лежат в основе каждого вина, в данном исследовании не рассматривалось.
Ну и для тех, кого интересуют чисто технические подробности - вот статья группы Пуже в научном химическом издании. Там подробно рассказывается о том, как составлялись и анализировались хроматограммы.
Сейчас в соцсетях довольно активно обсуждают волну госпитализаций детей с респираторными инфекциями, которая началась в Китае, но уже докатилась до остального мира. Ходят даже слухи об очередной пандемии.
Молекулярный биолог и научный журналист Ирина Якутенко у себя в FB пишет о том, с чем, по её мнению, мы сейчас имеем дело.
Помните, мы тут недавно обсуждали волну госпитализаций детей с респираторными инфекциями в Китае? И пришли к выводу, что это следствие жестких ковидных ограничений и падения иммунитета к постоянно гуляющим по популяции вирусам? Так вот, не все так просто, и, похоже, необычно высокое число больных детей связано еще и с куда более серьезной проблемой: устойчивостью к антибиотикам.
Напомню, что происходит. В Китае, особенно на севере страны с конца лета наблюдается необычно высокое число госпитализаций детей с респираторными инфекциями вообще и воспалением легких в частности. После праздничной недели в честь дня образования КНР этот показатель еще вырос – пресса для описания происходящего чаще всего использует выражение «забитые больницы».
В отчете ВОЗ о происходящем в Китае рост госпитализаций связали с постковидным распространением типичных патогенов, вызывающих респираторные инфекции. В основном это вирусы: аденовирусы, респираторно-сцинтиальный вирус, вирусы парагриппа, риновирусы, собственно коронавирус. На всякий случай: абсолютное большинство простуд не только в Китае, но вообще везде вызывают именно вирусы, а не бактерии или «падение иммунитета», у меня про это было специальное видео.
Но один патоген из этой группы – таки бактерия, а именно Mycoplasma pneumoniae, она же микоплазма. Это очень маленькая бактерия, лишенная обычной для них жесткой клеточной стенки, и довольно долго ее считали вирусом. Чаще всего заражение M. pneumoniae дает легкие симптомы, так что вызываемую ею болезнь по-английски называют walking pneumonia, то есть пневмония, которую переносят на ногах. Но у маленьких детей, у которых еще нет иммунитета к M. pneumoniae, встреча с патогеном может привести к тяжелому течению, вплоть до смертельного, и требует госпитализации.
Я сейчас изучаю возможности Foocus V2 (собственно, для этого я и покупал новую видеокарту) - это нейросеть, создающая изображения по текстовому описанию (и, возможно, по другим изображениям), базирующаяся на Stable Diffusion XL. Система крайне интересная, однако генерация каждой картинки по не особенно сложному запросу занимает на моем компьютере примерно 25 секунд. Что, с одной стороны, очень недолго, но, с другой, там явно есть возможности для совершенствования процесса.
Так вот, буквально вчера компания Stability.ai, разработчик Stable Diffusion XL, представила новую модель Stable Diffusion XL Turbo, которая может генерировать и изменять изображение прямо в процессе набора текстового запроса.
Вот как это выглядит.
А вот здесь в онлайне вы можете попробовать самостоятельно сгенерировать изображение (на английском) наблюдая за тем, как картинка появляется в реальном времени (внимание: бесплатно дается только пара попыток).
Вот, например, моя попытка.
Ну вот что мне нарисовала Foocus V2 в реалистичной манере по тому же запросу (без уточнений) за 30 шагов.
Тот же запрос у Leonardo.ai.
Примеры изображений, созданных с помощью Stable Diffusion XL Turbo.
Главная инновация SDXL Turbo заключается в способности создавать изображения за один шаг, что значительно меньше, чем 20-50 шагов, которые требовались его предшественнику. Компания Stability приписывает этот скачок в эффективности технике, которую она называет Adversarial Diffusion Distillation (ADD).
Компания Stability подробно описала внутреннюю работу модели в опубликованном во вторник исследовательском документе, посвященном технике ADD.
Изображения SDXL Turbo не столь детализированы, как изображения SDXL, полученные при большем количестве шагов, поэтому его нельзя считать заменой предыдущей модели. Но за счет экономии скорости результаты получаются впечатляющими.
Скорость генерации SDXL Turbo - это то, что называется "реальным временем". Stability AI утверждает, что на Nvidia A100 (мощном GPU с поддержкой искусственного интеллекта) модель может генерировать изображение размером 512×512 за 207 мс, включая кодирование, один шаг шумоподавления и декодирование. Подобная скорость может привести к созданию генеративных видеофильтров ИИ в реальном времени.
Генерация высокоточных изображений за один шаг. Все образцы сгенерированы с помощью диффузионной дистилляции (ADD)
Тайрон Фонтейн (Джон Бойега) живет в депрессивном округе Гленн, населенном чернокожими. В таком месте, как Гленн, у тебя только три карьерных перспективы: толкать наркоту, воровать или идти в сутенеры. Тайрон предпочел торговать наркотой, хотя, скажем честно, дело это довольно опасное. Но у Тайрона выбор был очень небольшой, поэтому он каждое утро встает, идет в магазинчик, где покупает бутылку пива "Анаконда", пачку сигарет и лотерейный билет.
В компании Toshiba разработали прототип литий-ионного аккумулятора нового типа.
В основе аккумулятора лежит бескобальтовый катодный материал класса 5 В с низким содержанием никеля и анод из оксида ниобия-титана (NTO).
Производитель заявил, что катод батареи может подавлять газообразование, возникающее при разложении электролита, что является общей проблемой технологий класса 5 В в сочетании с электролитами высокой проводимости.
Батарея емкостью 1500 мАч может использоваться в электроинструментах, электромобилях и высоковольтных промышленных приложениях.
В Toshiba заявили, что в ходе испытаний батарея продемонстрировала высокое напряжение более 3 В, быструю зарядку до 80% емкости всего за 5 минут, высокие показатели мощности и отличные характеристики срока службы даже при температуре 60 C.
Кроме того, батарея может сохранять свою первоначальную емкость в течение более чем 6 000 циклов заряда/разряда.
Сейчас в компании разрабатывают более крупные аккумуляторы подобного типа для использования в автомобильных приложениях.
