Автор: WinAx

Команда междисциплинарных исследователей открыла новый метод хранения информации в ДНК — в данном случае «Волшебник страны Оз», переведенный на эсперанто, — с беспрецедентной точностью и эффективностью. Этот метод использует способность хранения информации переплетенных цепочек ДНК для кодирования и извлечения информации таким образом, чтобы она была прочной и компактной.

Новое исследование, проведенное Университетом штата Северная Каролина и Microsoft, показало, что технические собеседования, используемые в настоящее время при приеме на работу на многие должности в области разработки программного обеспечения, проверяют, испытывает ли кандидат беспокойство по поводу производительности, а не компетентен ли кандидат в кодировании. Интервью также можно использовать для исключения групп или предпочтения конкретных кандидатов […]

Они выглядят обманчиво реальными, но созданы компьютерами: так называемые глубокие поддельные изображения генерируются алгоритмами машинного обучения, и люди практически не могут отличить их от реальных фотографий. Исследователи из Института безопасности информационных технологий имени Хорста Гёртца при Рурском университете в Бохуме и кластера передового опыта «Кибербезопасность в эпоху крупномасштабных противников» (Casa) разработали новый метод эффективной идентификации […]

Есть ли небьющийся код?

Пара исследователей из Калифорнийского университета в Риверсайде использовала машинное обучение, чтобы понять, как пахнет химическое вещество, — исследовательский прорыв с потенциальным применением в индустрии пищевых добавок и парфюмерии.

Стремясь автоматически собирать важные данные из научных статей, компьютерщики из Национального института стандартов и технологий (NIST) разработали метод, позволяющий точно обнаруживать небольшие геометрические объекты, такие как треугольники, на плотных и низкокачественных графиках. в данных изображения. Модель NIST, использующая нейросетевой подход, предназначенный для обнаружения закономерностей, имеет множество возможных применений в современной жизни.

В нашу эпоху больших данных в научных вычислениях есть некоторые проблемы, которые настолько велики, настолько сложны и содержат так много информации, что попытка их решения была бы слишком сложной задачей для большинства компьютеров.

Команда исследователей из Технологического института Нью-Джерси (NJIT) и Детской больницы Филадельфии (CHOP) с помощью машинного обучения разработала алгоритм, который помогает прогнозировать участки метилирования ДНК — процесс, который может изменить активность ДНК без изменение его общей структуры — и может выявить механизмы, вызывающие заболевание, которые в противном случае были бы упущены с помощью обычных методов скрининга.

Человеческие сети охватывают все области и включают небольшие группы людей в большие, скоординированные системы, работающие вместе для достижения цели, будь то управление дорожным движением в городских районах, экономические системы или борьба с эпидемиями. Новое исследование, опубликованное в Nature Communications , предполагает, что при использовании модели скрипичной синхронизации в сети скрипачей есть способы заглушить отвлекающие факторы […]

Два алгоритма, которые учитывают различное использование повторяющихся слов и пар слов, требуют всего 50 твитов, чтобы точно отличить обманчивые сообщения «троллей» от сообщений, опубликованных общественными деятелями. Сергей Монахов из Университета Фридриха Шиллера в Йене, Германия, представляет эти результаты в журнале открытого доступа PLOS ONE 12 августа 2020 г.