Новости Интернета

[BDK]

Но на самом деле обойдется без магии - по сути это просто микросамолет. Или возможно увеличенный квадрокоптер. Два основных варианта летающих средств на сегодня.

[Андрей]

MP3 официально стал свободным

Институт интегральных схем общества Фраунгофера официально «попрощался» с кодеком и форматом файлов MP3.

https://news.mail.ru/society/29746283

По словам представителей Института, будущее за кодеками, которые эффективней сжимают аудио: например, AAC или разрабатываемый MPEG-H.

[Андрей]

МегаФон
три часа назад

Сегодня в Санкт-Петербурге проходит экономический форум, где #МегаФон протестирует связь нового поколения – #5G.
Будет ли установлен новый рекорд скорости мобильного интернета? Что ждет всех нас в ближайшем будущем? Ответы на эти вопросы в нашей трансляции c #ПМЭФ2017!

Тест стартует в 12:00. Включайся!

#самыйбыстрыйинтернет скоро станет #ещёбыстрее!

phpBB [video]

[Андрей]

Дональд Трамп объявил о выходе США из Парижского соглашения по климату, которое накладывает ограничения на выбросы углекислого газа в целях улучшения состояния окружающей среды на планете. Выход из соглашения символизирует очередной разрыв Трампа с политикой своего предшественника Барака Обамы, а также бросает вызов странам ЕС, которые придерживаются соглашения.

https://www.gazeta.ru/politics/2017/06/ ... 3615.shtml

[Андрей]

Террористы остановились на «Теплом Стане»
Взрыв в московском метро готовили по переписке
02.06.2017

Как стало известно "Ъ", сотрудники ФСБ, задержав 25 мая четверых участников запрещенной в России организации "Исламское государство", предотвратили целую серию терактов в Москве. Их первой целью, согласно показаниям боевиков, должен был стать ресторан, в котором "едят свинину кафиры", а второй — пассажиры на станции метро "Теплый Стан". С помощью взрывов, заказы на которые поступили из Сирии, террористы рассчитывали сорвать проведение в столице Кубка конфедерации по футболу.

https://www.kommersant.ru/doc/3314158

[Андрей]

Экологи назвали самые чистые и самые грязные регионы России

Первое место заняла Тамбовская область, а худшая экологическая обстановка наблюдается в Челябинской области.

Специалисты общероссийской организации "Зелёный патруль" опубликовали экологический и природоохранный рейтинги по итогам весны 2017 года. Согласно таблице, самыми экологически чистыми регионами признаны Тамбовская область (первое место), республика Алтай и Алтайский край, сообщает сайт телеканала RT.

Самыми же грязными признаны Ленинградская область, расположившаяся на 83-м месте рейтинга, и Свердловская, занявшая 84-е место. Последнюю, 85-ю строку заняла Челябинская область.

Отметим, что два крупнейших города России — Москва и Санкт-Петербург — заняли седьмое и восьмое места соответственно.

— В столице уже прошло множество мероприятий, посвящённых Году экологии. Активно продолжаются благоустройство и другие практические природоохранные мероприятия. Но выбросы сероводорода весной в столице и экстремально сильный ураган 29 мая по итогам сезона снизили экологический рейтинг региона на два пункта, — рассказал директор природоохранных программ "Зелёного патруля" Роман Пукалов.

В рейтинге представлены все 85 субъектов Российской Федерации. Составители списка анализировали и учитывали состояние воздуха и воды, количество сбросов и выбросов вредных веществ, ответственность власти, активность местных общественных организаций и другие критерии.

https://life.ru/t/%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0 ... ony_rossii

[Андрей]

FT: Катар заплатил террористам выкуп в один миллиард долларов

Дипломатический скандал вокруг Катара

МОСКВА, 6 июн — РИА Новости. Катар заплатил за выкуп похищенных в Ираке членов королевской семьи до 1 миллиарда долларов, пишет газета Financial Times со ссылкой на источники, близкие к ситуации.

Как сообщают командиры вооруженных группировок и представители правительства в регионе, Доха заплатила за освобождение 26 катарских членов королевской семьи на юге Ирака и "50 боевиков, захваченных джихадистами в Сирии". Сообщается, что Катар передал деньги связанной с "Аль-Каидой"* группировке, воюющей в Сирии, и службам безопасности Ирана.

Сделка состоялась в апреле. Близкий к катарскому правительству источник сообщил, что "выплаты были сделаны".

Неизвестные вооруженные люди в военной одежде похитили в декабре 2015 года катарских охотников с соколами из охотничьего лагеря в пустыне Наджаф на юго-западе одноименной провинции вблизи границы с Саудовской Аравией. Источник в иракской полиции заявлял РИА Новости, что среди похищенных были члены правящей семьи Катара. Переговоры об освобождении заложников велись более года между Ираном, Катаром и ливанским движением "Хезболлах", в апреле 26 охотников были освобождены и переданы послу Катара в Ираке.
Иракские контртеррористические силы возле города Фаллуджи

В понедельник Египет, Саудовская Аравия, Бахрейн и ОАЭ объявили о разрыве дипотношений с Катаром, обвинив Доху в поддержке террористических организаций и дестабилизации ситуации на Ближнем Востоке. Власти восточной части Ливии, Йемена, а также Мальдивы и Маврикий впоследствии тоже заявили о разрыве отношений с Катаром. Глава МИД Турции Мевлют Чавушоглу заявил, что Анкара огорчена решением ряда арабских стран о разрыве дипотношений с Катаром и призывает к продолжению диалога между ними.

https://ria.ru/world/20170606/1495899276.html

[Андрей]

Исследователи обучили робота человеческой ловкости

Новый робот может брать и удерживать объекты любой формы с 99-процентной точностью.

Потратьте минутку и подумайте о всех вещах, которые вы брали сегодня в руки. Возможно, это были ключи, кружка, зубная щетка, вилка или ложка. Теперь задумайтесь о том, сколько умственной энергии вы тратите на то, чтобы правильно взять эти предметы. Скорее всего, это не составляет для вас особого труда. Однако для роботов это является серьезной проблемой. Но теперь благодаря новой работе исследователей из Калифорнийского университета в Беркли роботы могут приобрести человеческую ловкость.

Люди инстинктивно знают наилучший способ, каким можно ухватить предмет, чтобы он не упал, но роботы не обладают такой способностью. Поэтому исследователи использовали концепцию глубинного обучения, чтобы помочь двум манипуляторам успешно брать объекты любой формы с 99-процентной точностью. Глубинное обучение – это тип автоматизированного обучения, при котором компьютер получает большой объем данных и учится принимать решения, обрабатывая новую поступающую информацию.

В данном исследовании ученые создали базу данных контактных точек на 10 000 3D-моделях, которая в общей сложности содержала около 6,7 миллиона точек. Затем эта информация была использована для создания нейронной сети – системы, в которой компьютер принимает решения так же, как и наш мозг обрабатывает информацию. Система была подключена к двум манипуляторам и набору датчиков. Исследователи назвали установку DexNet 2.0.

Сенсор смотрит на каждый объект, расположенный перед ним, а нейронная сеть выбирает лучшее место для захвата объекта. Система не только безупречно выполняет каждый захват, но и делает это в три раза быстрее, чем предыдущая версия.

https://naked-science.ru/article/concep ... ili-robota

[BDK]

Ну в принципе нейронные сети это круто.

[Андрей]

Нейросеть вычислила алкоголиков и наркоманов в соцсетях

Учёные из Корнеллского университета(США) разработали систему искусственного интеллекта, которая по постам и лайкам пользователей в Facebook довольно точно определяет, страдают ли они зависимостью от табака, алкоголя или наркотиков.

Как гласит официальная статистика, каждый десятый американец старше 12 лет страдает от той или иной формы зависимости, при этом исследователи находят определённую взаимосвязь между чертами личности и склонностью к различным привычкам. К примеру, считается, что курящие люди более открыты к общению и получению нового опыта, но при этом они менее дисциплинированные и целеустремлённые. Люди, употребляющие алкоголь, при этом чаще всего являются экстравертами и более социально активными личностями.

Используя социальные сети, пользователи сообщают много информации о своих интересах и чертах личности, а их посты и лайки могут указывать и на вредные привычки пользователей. Исследователи применили алгоритм машинного обучения, который использовал три базы данных, собранных в период с 2007 по 2012 годы специальным приложением myPersonality для психологических тестов. Первая содержала 21 миллион записей 100 тысяч пользователей Facebook, вторая — 5 миллионов лайков 250 тысяч пользователей, а в третьей хранилась информация о наличии зависимостей у 13,5 тысяч пользователей. Для обучения нейросети эти наборы данных компилировались различным образом.

После тренировки алгоритм неплохо научился распознавать наличие вредных привычек: вероятность курения определяется с максимальной точностью 86%, употребления наркотиков — 84%, а употребления алкоголя — 81%. Что интересно, учёные нашли определённые корреляции между содержанием постов, интересами пользователей и зависимостью, от которой они страдают (или наслаждаются). К примеру, нейросеть вычислила, что любители алкоголя и табака чаще используют слова, связанные с движением, а вот наркоманы частенько применяют слова, имеющие отношение к агрессивным действиям.

Выяснились и некоторые интересные подробности музыкальных предпочтений пользователей. Пересекающийся объём данных, впрочем, не указывает на чёткую причинно-следственную связь между постами и лайками в соцсетях и наличием той или иной зависимости, так как он содержал информацию лишь о 3508 пользователях, что изрядно меньше объёма каждой из трёх баз данных по отдельности.

http://www.popmech.ru/gadgets/news-3681 ... socsetyah/