Все записи автора Trumpstar

НЛО в «ЗОНЕ — 51»

Этот НЛО был записан на этой неделе человеком, который использовал камеру оборудованную датчиком движения. После шести часов видеосъемки камера поймала этот удивительный оъект, стреляющий в непознанное. Действительно убедительным доказательством является звук.

Читать далее

Странные огни над Миннесотой

В Интернете появился короткий видеоклип, демонстрирующий формирование двенадцати белых огней в небе над парком Сент-Луис.
Видеозапись, как сообщается, была снята примерно в 8 часов вечера. вечером 10 февраля этого года.

Читать далее

Человек пять дней проводит сидя на унитазе!

Вы можете побить рекорд Де Френна? А Вы бы хотели?
Стремясь заработать свое место в Книге рекордов Гиннесса, бельгиец сидел в туалете 116 часов.

Читать далее

Огни Браун Маунтин

Загадочные огни, о которых сообщалось в течение десятилетий над Браун-Маунтин, были недавно зафиксированы на видео.

Читать далее

Чого не вистачає українському політичному класу, так це, звичайно, не академічних звань!

Оскільки Україна готується до президентських виборів, саме час прочитати дисертації кандидатів.
  Чого не вистачає українському політичному класу, так це, звичайно, не академічних звань!

Колишній український диктатор Віктор Янукович прославився своїми численними академічними званнями, в тому числі і доктором економічних наук, професором, завідувачем кафедри і членом Національної Академії Наук. Всі вони були визнані незаслуженими. Скандал став гучним, коли його політичні опоненти оприлюднили неправильне написання Януковичем свого професорського звання з додатковим «Ф». Але повалений «проффессор» — не єдиний скандал в українській академії, коли мова йде про політичні елітах.

Різні кандидати, та ж історія

«Нові» обличчя української політики не набагато кращі. У 2017 році тодішній віце-президент США Джо Байден назвав прем’єр-міністра України Арсенія Яценюка «розумним — доктором наук». У тому ж році Яценюк, як стверджується, займався плагіатом, який склав близько половини всієї його дисертації. Було знайдено сімдесят сторінок його дисертації, що містять матеріали з плагіату з різних джерел. Вочевидь, Джо Байден не знав про цю деталь. Проєвропейський вибір України очевидний і дійсно дуже гучний у всіх політичних колах, як і риторика про війну з Росією. Навіть так звана стіна, збудована між Росією та Україною, була названа «Стіною Яценюка». Дивно, що, коли справа дійшла до дисертації та відвертого плагіату, український Яценюк вибрав варіант президента Росії Володимира Путіна — він ще не відповів на публічно проголошені твердження про плагіат в його дисертації.

Другий український друг Джо Байдена і мер Києва Віталій Кличко, також відомий як «доктор Залізний кулак», не потребує введення. Чемпіон світу з боксу у важкій вазі та один з найбільших боксерів усіх часів, Кличко має докторську дисертацію під його чемпіонською пряжкою на поясі. Захистив дисертацію на тему «Метод визначення якості боксерів у системі багатоступеневої спортивної селекції» у Київському національному університеті фізичної культури і спорту у лютому 2000 року, колись між перемогою Саллівана «The Fighting Marine» у Гамбурзі. і втрати Кріса Берда «Швидкий вогонь» у Берліні. Будучи першим професійним чемпіоном світу з боксу та доктором наук, «доктор Залізний кулак» також є почесним професором Київського національного педагогічного університету імені Драгоманова. Хоча дехто матимуть сумніви у здатності Кличка написати дисертацію про бокс, сама тема не добре вписується в політичний порядок денний, орієнтований на демократію та економічний розвиток. Навіть боротьба з кулаками та бійки, які трапляються в Київській міській раді та Верховній Раді, навряд чи виправдають відповідність між дисертацією боксу та президентським кріслом.

Президент України Петро Порошенко захистив дисертацію на тему «Правовий контроль за управлінням корпоративними правами держави в Україні». Дисертацію захистили в 2001 році в Одеській юридичній академії, яку з 1998 року очолює «головний політик України» Сергій Ківалов. За словами Ківалова, виникли проблеми з документами, які зазвичай супроводжують дисертації, бюрократичні документи. «До речі, саме через дисертацію Порошенка я мав своє перше стягнення. Я точно не пам’ятаю ситуацію, але в документації було щось… Я, напевно, щось забув і отримав догану. Після захисту документи були приведені у відповідність», — говорить Ківалов. Не було жодних звинувачень щодо можливого плагіату в дисертації Порошенка, хоча також немає публічного доступу до ії тексту.

Українська принцеса, хоча останнім часом у відставці за віком, не збирається відступати від великої політики. Юлія Тимошенко робить свою третю спробу на посаду президента. Її попередні дві спроби 2010 і 2014 років, хоча і були невдалими, роблять її найтяжчою і найстійкішою фігурою в українському політичному істеблішменті. Як сказав Леонід Кучма: «Єдина людина в українській політиці». Відкинувши гендер, Тимошенко має докторську дисертацію на тему «Державне регулювання податкової системи», яку захистила у Київському національному економічному університеті. Її колега Олександр Турчинов, який очолює Раду національної безпеки, також спеціалізується в галузі оподаткування. Дисертація на тему: «Методична підтримка та механізм реформування та оптимізації оподаткування в сучасних економічних умовах». Через два роки він захистив іншу дисертацію на здобуття наукового ступеня доктора економічних наук під назвою «Тіньова економіка (методологія дослідження та механізми функціонування)»

Наука і політика

Ще однією дуже публічною, але не дуже чіткою фігурою на політичній арені України є Святослав Вакарчук. Закінчив Львівський національний університет ім. Івана Франка за спеціальністю фізика. Він продовжив свої випускні курси і захистив дисертацію на тему «Суперсиметрія електронів в магнітному полі». Квантова фізика може бути цікавою, але занадто складною для читання. Найбільш цікавим є те, що Іван Вакарчук, батько Святослава, також закінчив Львівський національний університет ім. Івана Франка — за фахом фізик, професор, завідувач кафедри та ректор. З 2007 по 2010 рр. Вакарчук старший обіймав посаду міністра освіти і науки України і став найбільш відомим за впровадженням незалежного стандартизованого тестування, яке деякі назвали успішним, а інші — катастрофою. Виявляється, Вакарчук молодший успадкував своі академічні регалії від свого батька. Не дивно, що Святослав Вакарчук ніколи не працював фізиком. Замість цього він збудував досить чудову кар’єру як музикант, будучи першою людиною однієї з найпопулярніших рок-груп в країні — «Океан Ельзі».

Прем’єр-міністр України та колишній голова Верховної Ради Володимир Гройсман стверджує чотири дипломи від двох різних вищих навчальних закладів. Причиною може бути його важке дитинство. Прем’єр-міністр Гройсман почав працювати в ранньому віці 14 років як виробник декоративних решіток, а у 16 ​​років він повинен був поєднувати своє навчання в середній школі з посадою комерційного директора місцевого ринку у Вінниці, де його батько був директором. Нещодавно було розпочато розслідування щодо нібито підроблених або незароблених дипломів Гройсмана. Проте розслідування так само несподівано скінчилося. Його академічні грамоти від «університету світового класу» були підтверджені Генеральним прокурором країни.

У всякому разі, Гройсман не має докторської дисертації, і він не один у цьому відношенні. В аналогічній ситуації опинилися й інші вищі політики, готові балотуватися в президенти. Мер Львова Андрій Садовий не має доктора. Олег Ляшко, лідер Радикальної партії, який посів третє місце на президентських виборах 2014 року, не зробив. Нарешті, колишній голова Одеської області Михайло Саакашвілі, несправедливо позбавлений громадянства України, вийшов з України і, таким чином, вийшов з президентської гонки.

План Налівайченка

Ще однією зіркою, яка може стати надією в майбутній президентській гонці, є Валентин Наливайченко. Він допоміг Саакашвілі взяти український кордон шляхом штурму в 2017 році. Наливайченко був також присутнім, коли Саакашвілі був звільнений з автомобіля служби безпеки в Києві пізніше цього року. Деякі ЗМІ намагаються намалювати Наливайченка в негативних тонах, з’єднавши його з Кремлем завдяки його попереднім навчанням у школі КДБ Андропова в Москві. Єдиною проблемою тут може бути відсутність доктора. Але це не може бути великою перешкодою. Замість того, щоб проводити докторську дисертацію на місцевому рівні, що мало значить на світовій арені, знання англійської мови стає критичним. На свою користь, Кличко, Яценюк, Порошенко і Наливайченко розмовляють ламаним англійським.

В одному з найбільш перспективних політичних тандемів, Наливайченко-Тимошенко, лише останній має докторську ступінь. І Наливайченко, і Тимошенко публічно заявили про свої президентські амбіції. Налівайченко як президент і Тимошенко на посаді прем’єр-міністра є одним зі сценаріїв для 2019 року.

Зрештою, спадщина професіонала є такою, що будь-який політик, який викладає докторську дисертацію, виглядає підозрілим.

Чи можуть президентські вибори 2019 року принести реальну і змістовну зміну? Чи може Україна бути благословенна справді освіченою командою керівників з реальними дисертаціями, вільним володінням англійською мовою та без підроблених ступенів? На жаль, для країни це питання залишається риторичним.

(по материалам http://neweasterneurope.eu)

Украина выборы 2019 — пророссийские кандидаты пролетают…

Почему пророссийские кандидаты не выиграют выборы в Украине в 2019 году

Читать далее

Выборы в Украине 2019 — мнение из-за океана

Выборы в Украине в 2019 году могут быть совершенно непредсказуемыми, но пять вещей очевидны.

Читать далее

Пивной бокал самопроизвольно взрывается

Пивной бокал взрывается — снято на камеру в пабе.

На кадрах видеонаблюдения из паба The Salmon в Белфорде, Англия, видно, как стекло самопроизвольно разбивается вдребезги.
Видеоролик, который уже просматривали более 40 000 раз, был размещен в Интернете арендодателями Майклом и Донной Дунс, которые руководили пабом в течение последних трех лет.

«Бокал находился там около 20 минут, и в нем все еще была полпинты», — сказал Майкл. «Я слышал, что паб преследует нескольких человек, и теперь я в это верю!».

Конечно же, на кадрах видно, что стекло спонтанно разбивается, однако неясно, что послужило причиной этого.

Некоторые пользователи социальных сетей утверждают, что подобные вещи могут происходить довольно регулярно.

«В пабах бьют так, как будто все время моют, для дезинфекции используют горячий пар и химикаты, лучше всего, когда в стеклянной посуде только выпадает дно», — пишет Рэйчел Клэмп.

Другие, тем временем, остаются непреклонными в том, что что-то не поддающееся объяснению воздействовало на стакан.

Сам отснятый материал в пабе можно посмотреть ниже.

( по материалам https://www.unexplained-mysteries.com/)

Искусственный интеллект все еще несовершенен

Искусственный интеллект все еще имеет серьезные ограничения в распознавании того, что он видит.

Новое исследование предполагает, что искусственный интеллект не захватит мир в ближайшее время — он даже не может «видеть» должным образом.

Компьютерные сети, основанные на алгоритмах глубокого обучения (часто называемых ИИ), в последние годы добились огромных успехов. Настолько, что возникает огромное беспокойство (или энтузиазм, в зависимости от того, какую сторону диспута вы принимаете), что эти сети возьмут на себя человеческие обязанности и другие задачи, которые компьютеры просто не могли выполнять до сих пор.

Однако недавняя работа в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе (UCLA) показывает, что такие системы все еще находятся в зачаточном состоянии. Команда когнитивных психологов Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе показала, что эти сети идентифицируют объекты принципиально иным образом, чем человеческий мозг, и что их очень легко обмануть.

Бинарные стекла


«У машин есть серьезные ограничения, которые мы должны понимать», — сказал Филип Келлман, выдающийся профессор психологии из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и ведущий автор исследования. «Мы говорим:« Подождите, не так быстро ».

Команда исследовала, как сети машинного обучения видят мир, в серии из пяти экспериментов. Имейте в виду, что команда не пыталась обмануть сети — они работали, чтобы понять, как они идентифицируют объекты, и похоже ли это на то, как это делает человеческий мозг.

Для первого они работали с сетью глубокого обучения под названием VGG-19. Он считается одной из (если не единственной) лучшей сетью, разработанной в настоящее время для анализа и распознавания изображений. Команда показала VGG-19 измененные, цветные изображения животных и объектов. Например, на одном рисунке изображена поверхность мяча для гольфа, изображенная по контуру чайника. Другие изображали верблюда с полосками зебры или узор носка из синего и красного лоскутов на слоне. У сети спросили, что, по ее мнению, наиболее вероятно изображено на картине (при этом наиболее вероятным был верхний вариант выбора, второй — менее вероятным и т. Д.).

Примеры изображений, использованных на этом этапе.

VGG-19, как сообщает команда, указала правильный пункт в качестве своего первого выбора только для 5 из 40 изображений, которые были показаны во время этого эксперимента (12,5% успеха). Также было интересно посмотреть, насколько хорошо команде удалось обмануть сеть. Например, VGG-19 показал вероятность 0%, что слон с лоскутами был слоном, и только 0,41% вероятность того, что чайник был чайником.

Келлман говорит, что он не удивлен, что сеть предложила мяч для гольфа — назвав его «абсолютно разумным», — но был удивлен, увидев, что чайник даже не попал в список. В целом, результаты этого шага намекают на то, что такие сети оценивают текстуру объекта гораздо больше, чем его форму, говорит ведущий автор Николас Бейкер, аспирант психологии UCLA. Команда решила изучить эту идею дальше.

Скучаю по лесу за деревьями
Для второго эксперимента команда показала изображения стеклянных фигурок VGG-19 и второй сети глубокого обучения под названием AlexNet. Обе сети были обучены распознавать объекты, используя базу данных под названием ImageNet. Хотя VGG-19 работал лучше, чем AlexNet, они оба были довольно ужасными. Ни одна из сетей не могла правильно идентифицировать статуэтки в первом выборе: например, статуэтка слона была оценена с почти 0% вероятностью быть слоном в обеих сетях. В среднем AlexNet оценил правильный ответ на 328-м месте из 1000 вариантов.

Ну, они определенно стеклянные фигурки для нас с тобой. Не так очевидно для ИИ.

В этом эксперименте первый выбор сетей был довольно загадочным: например, VGG-19 выбрал «веб-сайт» для гусиной фигуры и «консервный нож» для белого медведя.

«Машины совершают ошибки, отличные от человеческих», — сказал соавтор Хунцзин Лу, профессор психологии в Калифорнийском университете. «Их механизмы обучения гораздо менее сложны, чем человеческий разум».

«Мы можем обмануть эти искусственные системы довольно легко».

Для третьего и четвертого эксперимента команда сосредоточилась на контурах. Сначала они показали сети 40 рисунков, обведенных черным, с изображениями в белом. Опять же, машина проделала довольно плохую работу по выявлению общих предметов (таких как бананы или бабочки). В четвертом эксперименте исследователи показали обеим сетям по 40 изображений, на этот раз сплошным черным. Здесь сети работали несколько лучше — они указывали правильный объект среди своих пяти лучших вариантов примерно в 50% случаев. Они идентифицировали некоторые предметы с достаточной уверенностью (например, вероятность 99,99% для счёта и 61% для пушки из VGG-19), в то время как они просто бросали мяч на других (в обеих сетях был указан белый молоток, выделенный черным для менее 1 % вероятность быть молотком).

Тем не менее, нельзя отрицать, что оба алгоритма работали лучше на этом этапе, чем любые другие до них. Келлман говорит, что это, скорее всего, потому что изображения не имели «внутренних контуров» — краев, которые запутывают программы.

Бросать гаечный ключ
Теперь, в пятом эксперименте, команда на самом деле пыталась максимально озадачить машину. Они работали с шестью изображениями, которые VGG-16 правильно идентифицировали на предыдущих этапах, скремблируя их, чтобы их было труднее распознать, сохранив при этом некоторые части показанных объектов. Они также использовали группу из десяти студентов UCLA в качестве контрольной группы.

Студентам показывали предметы в черных силуэтах — некоторые из них были трудно распознаваемы, а некоторые — не зашифрованы, некоторые объекты — всего за одну секунду, а некоторые — до тех пор, пока студенты хотели их увидеть. Студенты правильно определили 92% скремблированных объекта и 23% скремблированных объектов, если им была предоставлена ​​одна секунда для их просмотра. Когда студенты могли видеть силуэты так долго, как они хотели, они правильно определили 97% незашифрованных объектов и 37% зашифрованных объектов.

VGG-19 правильно идентифицировал пять из этих шести изображений (и был довольно близок к шестому, пишет команда). Команда говорит, что у людей, вероятно, было больше проблем с идентификацией изображений, чем с машиной, потому что мы наблюдаем весь объект, пытаясь определить, что мы видим. Искусственный интеллект, напротив, работает путем выявления фрагментов.

«Это исследование показывает, что эти системы получают правильный ответ на изображениях, на которых они тренировались, без учета формы», — сказал Келлман. «Для людей общая форма имеет первостепенное значение для распознавания объектов, а идентификация изображений по общей форме, по-видимому, вообще отсутствует в этих системах глубокого обучения».

Результаты показывают, что прямо сейчас ИИ (как мы его знаем и программируем) просто слишком незрел, чтобы реально столкнуться с реальным миром. Его легко обмануть, и он работает не так, как мы, поэтому трудно понять, как он будет себя вести. Тем не менее, как объясняет команда, понимание того, как такие сети «видят» окружающий их мир, было бы очень полезно по мере продвижения вперед с ними. Если мы знаем их слабые стороны, мы знаем, куда нам нужно приложить больше усилий, чтобы добиться значительных успехов.

(Статья была опубликована в журнале PLOS Computational Biology.)

Ядерная шахта и цыплята

Атомная шахта времен холодной войны была заполнена цыплятами

Еще в 1950-х годах ученые в Великобритании разработали ядерную шахту, которая для должного функционирования требовала, чтобы в ней находились живые цыплята.
Холодная война была ответственна за создание целого множества ужасающих новых проектов ядерного оружия, однако одно из них было настолько странным, что трудно поверить, что это была настоящая идея.

Этот проект, известный как операция «Голубой павлин», был направлен на установку ядерной мины вдоль границы с Советской Россией, чтобы предотвратить крупномасштабное вторжение на сушу.

Способная взорваться в любой момент, шахта оказалась бы особенно разрушительной, однако существовала большая проблема, из-за которой ее было очень трудно использовать.

Проблема заключалась в том, что из-за того, что шахта находилась глубоко под землей, весьма вероятно, что спусковой механизм станет настолько холодным, что больше не сможет функционировать.

Чтобы обойти эту проблему, ученые придумали довольно странную идею поместить несколько живых цыплят в бомбу, чтобы тепло их тела могло удержать механизм от замерзания.

Птицам нужно было дать достаточно семян, чтобы они могли выжить и перестали клевать провода.

Неудивительно, однако, что идея пошла не слишком хорошо. Мало того, что использование цыплят считалось ненадежным способом поддержания спускового механизма в рабочем состоянии, но и захоронение ядерной мины в союзной стране было сочтено недопустимым, особенно с учетом вероятности значительных выпадений.

К 1958 году с идеей полностью распрощались.

(по материалам https://www.unexplained-mysteries.com/)