Category: наука

Category was added automatically. Read all entries about "наука".

Uruno-kun

Как я ездил спорить с сильными мира сего за демократию

久しぶりだ!
Давно я не писал длиннопостов, а надо бы — и потребность есть, и о чём рассказать есть. И по работе надо пяток больших умных постов написать, так что ещё и тренировка отличная :)

А расскажу я о том, о чём хотел рассказать ещё полтора месяца назад, да всё руки не доходили - о двух конференциях, которые я посетил в мае-июня.

Мы с другом и коллегой (в одном лице) решили скататься в Европу на конференцию по «Citizen Science» - себя показать, людей посмотреть попиарить наш замечательный Quantify, собрать фидбек, и посмотреть что в отрасли творится. Citizen Science (гражданская наука) - это когда учёные пытаются вовлечь массы в генерацию научного знания. Благородная, однако, затея. И полны мы были радужных ожиданий. А конференция по этой самой гражданской науке проводилась в Женеве.

Но перед конференцией нужно было заглянуть в Париж на пару дней - встретиться с одной женщиной, которая потенциально могла нам помочь с открытием банковского счёта для Quantify во франции. Но не смогла :( Но о том зачем нам там банковский счёт и о сопряженных трудностях - как-нибудь в другой раз.

И вот решили мы, что раз мы в Париже, то чего бы не посмотреть ещё какие-нибудь конференции и мероприятия не посмотреть, где можно было засветиться. И что-то нагуглили мы OECD Forum. Знать не знали что это за OECD такое, но агенда звучала интересно - решили подать заявку. Немного смутило, что у них "только по приглашением", выглядит всё пафосно, да ещё и бесплатно. Но чего зря на месте сидеть - подали заявку. Как некоммерческая французская организация, занимающаяся вопросами общественного мнения и популяризации науки. Нет, ну всё так и есть - этим Quantify и занимается, а зарегистрирован он и вправду во франции :)

OECD Forum
Collapse )


ECSA Conference
Collapse )

Вот такие вот дела :) А через неделю я буду читать лекцию "Почему вам нужны общественные науки" на Европейской Ежегодном Собрании Менсы - в Белграде :) Это будет мой первый более-менее серьёзный паблик-спикинг, и кажется отличной тренировкой для следующих выступления на чём-то посурьёзнее - всё-таки в ближайший год я хочу 5-10 серьёзных выступлений сделать в роли спикера, дабы помочь Квантифаю вырасти :)
Uruno-kun

Quantify the World - готов к гостям!

Сегодня хочу поделиться тем, что занимает меня всего последние пару лет :) Писал об этом мало, почти ничего - потому что сложно писать, когда показать особо нечего... Но сегодня есть чего показать! :)

Мы работали над эти два года, и таки сегодня запускаем "early access" в Quantify the World!

Пока всё не так блестит, как хотелось бы, есть небольшие баги, и куча планируем весёлых и интересных штук ещё не реализовано... Но куча - уже есть! И вы можете попробовать это уже сегодня :)

Если вы готовы более-менее активно тестировать - заходите на сайт и оставляйте заявку с пометкой "готов тестировать уже сейчас" :) В течение пары часов я одобрю заявку и вы сможете войти

Если хотите чтобы уже без багов и без коммитмента на тестирование - тоже оставляйте заявку, но выбирайте "публичный альфа-тест" :)

А вот и ссылка:
https://quantify.world

Добро пожаловать! :) Репост категорически приветствуйтся :)
Uruno-kun

(no subject)

Сто лет я тут не писал, и всё руки не доходят вернуться... И уже есть сомнения - возвращаться ли, наверное тут уже никого не осталось, кто меня читает?))

Но все равно должен поделиться - вдруг кто услышит :)

Я наконец готов анонсировать наш добрый и замечательный проект по спасению человечества с помощью социологии, психологии и данных в целом :)
http://quantify.world/ru/

Заходите на сайт, оставляйте почту и обязательно расскажите о нас своим друзьям!
И подписывайтесь в наши группы в ФБ и ВК:
https://vk.com/quantify
https://lnkd.in/ew5z3bw

В группах мы будем каждый четверг открывать кусочки новой информации о Quantify а так же рассказывать о продвижениях в разработке.
Проект делается не из коммерческих, а из идеологических соображений, а потому очень нуждается в вашей поддержке! Вместе мы сделаем мир лучше, а информацию доступнее :)

Присоединяйтесь, задавайте вопросы ну и вообще есть тут кто :)
Uruno-kun

Научная дилемма

Как я уже писал в итогах года - науч. рук. мне посоветовал отправить свою курсовую в качестве доклада на конференцию в Германии. Потому что на редкость тема подходящая :о)

Отправил. Честно говоря - ни я, ни он - особо не верили, что примут. Да и делали скорее чтобы "подготовить бумагу" из курсача, и потом проще отправлять куда-нибудь было бы.

А тут взяли и приняли. И выслали приглашение на участие. Отлично.

Но участие в конференции стоит 350 евро + ещё примерно 350 евро на перелёт и гостинку.
И чота как-то жаба душит - 700 евро отдавать за участие в конференции по учебе.

Позиция научника проста и понятна:
"Публикация ценная. Это не междусобойчик и не мусоросборник. Но тратить свои кровные считаю не правильно. Это дело президента и правительства."
Т.е. советую пообивать пороги, выбить что-то типа гранта и ехать.
А вот мне что-то не хочется ради 700 евро обивать пороги, ибо наверняка это займёт десятки часов, попортит нервы и подарит кучу негатива. И вряд ли это будет стоить сэкономленных 700 евро.

И вот весь в замешательстве - не знаю что и делать :о))

Есть альтернативный вариант:
- Научник говорит, что обычно можно просто отправить публикацию и оплатить регистрацию, но не ехать. Т.е. все в 350 евро уложить.

Пока решил что попытаюсь в "легком режиме" поузнавать в универе о возможной поддержке, но если "легко не выйдет", то оплачу сам. Вот тока не решил - оплачу регистрацию и поеду, или только оплачу регистрацию.

А вы что посоветуете?
Uruno-kun

Нечеткий мехмат

Сегодня произошло что-то странное и необычное, вероятнее всего - хорошее, и как минимум - интересное.

Поговорил с научным руководителем (первый раз), описал ему сферу своих интересов и т.п..
На что получил ответ, что напрямую это не прокатит (недостаточно фундаментально для мехмата), но этим можно заниматься для веселия. И сказал что мне предлагает два варианты:
- Делать то, что нормально примут на кафедре и будет хороший диплом;
- Делать и это, и "для веселья". Но тут и времени в два раза больше :о)

Конечно же я выбрал второй вариант. В итоге:
- Меня свели с бывшей аспиранткой мехмата (видимо щас младший научный сотрудник или типа того), работать над математической моделью экспертных оценок, с точки зрения нечетких множеств. Контекст - экспертные оценки на примере инвестиций (не понял только - это пример, или именно это оценивать).
Это как раз то что не для веселья.
- А для веселья - предложил мне пообщаться и повзаимодействовать с группой людей, которая занимается разработкой искусственного интеллекта и андроидов на их базе.

Пока не очень понял масштаб бедствия, но на уровне слов - всё как-то нереально круто и интересно :о) Я конечно же согласился) Посмотрим что из этого выйдет :о)) Посмотрим, что день грядущий нам готовит :о)
Uruno-kun

Научное

И так, наконец появилось времся на ЖЖ) Рассказать про чтиво, фильмы, игры и учебу :о)

Про учебу - пока очень нравится спецкурс по нечетким множествам. Вот прям очень :о) Скорее всего во вторник попрошу преподователя стать моим научником, авось согласится :о)

Вкратце, что это за вкусняшка:
- Описывает упрощенные модели, когда полноценное вычисление слишком сложных моделей - слишком дорого, неэффективно и т.п.. Увеличивает погрешность, но может в разы сокращать затраты (время, вычислительная мощность и т.п.).
- Отталкивается от предпосылки, что Модель >< Объекту (не равно). Т.е. что моделирование любого объекта, ситуации т.п. - автоматически говорит о том. что есть погрешность. Если пограшность всё равно есть, то в некоторых ситуация это нам позволяет испольщовать пункт выше, т.е. повысить чуть погрешность, но упростить задачу.
- Используетс там, где есть человек. Т.к. человек вносит кучу неопределенности в любой процесс. На математическом языке ведь нет таких понятий, как "много", "мало", "большой", "маленький". Потому что нет линии разрыва, что, например 29999 рублей - ещё мало, а вот 30000 - уже много.
- По причине выше - используется в искусственном интеллекте. Как при моделировании человеческого поведения, так и при всяких распознованиях картинок.
- Для определения этих всяких "много" и "мало" - используются всякие генетические и прочие алгоритмы самообучающиеся. Т.е. программа. как и человек, после 100500 экспериментов начинает понимать, что вот это скорее много, а вот это скорее мало. 
- И, наконец, всем эти очень увлекаются японцы, они же этому и дали огромный толчок. Думаю не мудрено это, с учетом того, что азиаты вообще в целом очень "нечОткие" и им в меньшей степени, чем европейцам свойственно делить на черное и белое. Т.е. тут прям и мехмат, и мне интересно, и япония, и с поведением человеков связанно. Так что очень хотеть :о)

Пример, который он приводил:
80-ые годы. Аппарат для создания стекла из песка. В идеале - нужен ровный нагрев на всех уровнях, чтобы стекло получилось равномерное. Есть, разумеется, формулы по теплопроводимости и т.п., но учитывая уровни - на компьютерах того времени они считали слишком долго, и пока копьютер считал, что в точке А нужно придать такое-то число - ситуация в точке А была уже совсем другая, и тепло нужно другое, т.е. фактически это всё не работало.
Они удивились - почему обычным инженерам. которые всякие теплоемкости не рассчитывают - удается делать хорошее стекло, а вот машина не успевает считать и делает хреново. И решили узнать, как же регулирует етмпературу опытный инженер.
Ну как? Конечно - "если разница тут и там - большая,  то повышаю здесь на столько-то, если здесь и там маленькая - понижаю тут на столько-то" и т.п.. Таким образом было составлено около 15 уравнений, каждое из которых было на несколько порядков проще для вычисления.
Итог - компьютер в несколько тысяч раз быстрее считал эти уравнения, чем сложные физические формулы. Погрешность составила порядка 5% от оптимальных ситуаций, но это уже работало - быстро и эффективно.

Т.е. вот в таком духе. Применяется - где угодно. В промышленности, в анализе данных и т.п.. Высокую точность для науки наверняка тоже можно применить, но нужно будет много итераций для самообучения, чтобы эту точность сделать хорошей. Что не всегда возможно... Но вот для моделирования поведения людей - мне кажется самое оно :о)))

Как-то так. Думаю будет туда пытаться втисуться.

Вкратце про остальные посты:
- Прошел 3 игры, включая 2 мобильных :о)
- Прочитал 2 книги (прям совсем ужас - первые книги за год, не считая учебы... у aglasis уже 8-ой десяток заканчивается... Надо хоть до 2 десятков выйти к мару...
- Может ещё чего вспомню интересного, пока это писать буду :о)
Uruno-kun

Переработка пластика

"В джунглях Южной Америки обнаружены грибы, обожающие поглощать пластик. Возможно, именно они спасут человечество от смерти под горами накопленного и неразлагающегося в природе мусора." ©Популярная механика.
Подробности - далее. Хотя и так всё понятно :о)

С одной стороны - круто) С другой стороны порадовал комментарий там:
"ПОЧЕМУ НЕ ГОВОРЯТ ВО ЧТО ГРИБОК ПРЕВРАЩАЕТ ПОЛИУРЕТАН!!!!!!!!!!!!! В Эквадоре все знают этот грибок, он живёт во всех ботинках!!!! И превращает их в РАСТВОРИМЫЙ КОФЕ!!!!"

:о)
Uruno-kun

Мехмат 続いているんだ!

Учёба пошла полным ходом)

Пока так:

Не хожу:
1) Алгебра - пусть и появилось время, но мне жалко его выбрасывать на пары, на которых я не получаю абсолютно ничего.
2) Матан - семинары более-менее понимаю, лекции вообще не втыкаю. На прошлой лекции ушел в перерыве, т.к. понял, что нифига не понял, при этом изрядно перенапрягся, и злился что ниччу не понимаю. Вопщем пока не прочитаю весь прошлый семместр - не буду ходить на лекции...

Хожу:
1) Матан - семинары, как писал выше.
2) Дифуры - вкусно, приятно, хороший препод. Вмеру сложно, да и не так сильно опирается на матан 2 семместра.
3) Базы данных - прошлого занятия не было, но думаю, что ходить надо. Вряд ли требует сверхъестественный бэкграунд, да и преподу наверняка не 80 и он может внятно говорить и мыслить.

Итого у меня заняты только вторник и четверг.  Так что надо минимум ещё 3 спецкурса брать. Пока мне понравились:
- Введение в математическую биологию (вторник, 12:15);
- Теория баз данный (суббота, 10:45);
- Теория обратимых клеточных автоматов (пятница, 16:45);
- Введение в теорию нечётких множеств (вторник, 16:45);
- Введение в алгоритмическую алгебру (вторник, 16:45);
- Дискретный анализ и интеллектуальные системы (среда, 16:45);
- Математическая экономика (вторник, 15:00);
- Программирование интеллектуальны систем (суббота, время пока не извествестно);
- Введение в теорию ветвящихся процессов;

Сегодня совершал пробежку по кафедрам - там полный хелл и месс, ничего не понятно. В четверг ещё раз разведаю, если успею :о)
Некоторые кафедры уже начали спецкурсы, некоторые - начнут только в октябре... Как-то надо в этом всём разобраться)
Основной упор - на МАТИС.
+ хочется немного динамических систем, программирования и тервера/статистики.

Будем искать :о)

Uruno-kun

Дискретка

У нас новый курс - "Дискретная Математика" :о)

Мега вкусный, хоть и не шибко сложный предмет... И, к счастью, довольно хороший преподователь) Который, в противовес Штерна-Вассермана, похож немного на Псоя Короленко, особенно по взгляду :о)

Довольно веселый, активный, и вполне адекватный) Правда есть подозрения, учитывая что он отмечает посещаемость и ставит плюсики, что экзамен может быть очень жестоким :о)

А вот одна из домашних заданий:
"Доказать, что количество вариантов размещения y неразличимых предметов по n неразличимых контекйнеров неограниченной мощности равно количеству вариантов размещения y неразличимых предметов по y неразличимым контейнерам вместимостью n" :о))

Алсо - надо ещё и на дискретке посмотреть какие спецкурсы. Говорят, что даже теория игр) Мне кажется, что теория игр на математике - это очень вкусно. Что может быть вкуснее крайней степени теоретизации прикладных наук?))
Uruno-kun

Буквоеды атакуют!

Вторая попытка сдачи Алгебры... Провалена))

Сраные буквоеды! :о(

Вместо "ненулевой минор" я сказал "линейнонезависимый минор".
Фактически, я сказал "линейнонезависимый определитель". Определитель - это число, функция от матрицы. Понятное же дело, что я имел ввиду "определитель линейнонезависимой матрицы", блин!
А определитель линейнонезависимой матрицы - ненулевой.

И это было в формулировке теоремы о ранге матрицы! И ведь теорему я и расписал и доказал правильно, и опять же - сам, и без шпор и т.п...

Но, блин! Буквоеды. Пичаль.
А завтра ангем.. А я уже прочитал почти 2/3 материала.. И 90% понял, но вот запомнить - ничего особо не запомнил, так что придётся списывать... И ведь скорее всего сдам, хоть на 4, предмет, который практически не знаю... А вот предмет, который знаю действительно неплохо - уже второй раз не могу сдать... Моя зол.