Ри́чард Фи́ллипс Фе́йнман – американский физик. Основные достижения относятся к области теоретической физики. Один из создателей квантовой электродинамики. Читая его книги и знакомясь с видео его лекций, начинаешь любить физику (если еще не). 😂
Разработал метод интегрирования по траекториям в квантовой механике (1948), а также так называемый метод диаграмм Фейнмана (1949) в квантовой теории поля, с помощью которых можно объяснять превращения элементарных частиц.
Предложил партонную модель нуклона (1969), теорию квантованных вихрей. Лауреат Нобелевской премии по физике (1965, совместно с С. Томонагой и Дж. Швингером). Кроме теоретической физики, занимался исследованиями в области биологии.
Реформатор методов преподавания физики в вузе! Его называли «Великий Объяснитель». Хотите с легкостью объяснять вопрос любой сложности? Придется потрудиться и изучить Технику Фейнмана. 👇
source: https://medium.com/taking-note/learning-from-the-feynman-technique-5373014ad230
lectures: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/tuva-richard-feynman/
Разработал метод интегрирования по траекториям в квантовой механике (1948), а также так называемый метод диаграмм Фейнмана (1949) в квантовой теории поля, с помощью которых можно объяснять превращения элементарных частиц.
Предложил партонную модель нуклона (1969), теорию квантованных вихрей. Лауреат Нобелевской премии по физике (1965, совместно с С. Томонагой и Дж. Швингером). Кроме теоретической физики, занимался исследованиями в области биологии.
Реформатор методов преподавания физики в вузе! Его называли «Великий Объяснитель». Хотите с легкостью объяснять вопрос любой сложности? Придется потрудиться и изучить Технику Фейнмана. 👇
source: https://medium.com/taking-note/learning-from-the-feynman-technique-5373014ad230
lectures: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/tuva-richard-feynman/
Medium
Learning From the Feynman Technique
They called Feynman the “Great Explainer.”
Какой t-тест применять для проверки равенства средних значений в двух выборках: Стьюдента или Уэлча? 🤔
Не забывайте учесть тип распределения и равенство/ неравенство выборок! Давайте разбираться в деталях.
🤓
https://zappi.tech/a-comparison-of-students-welch-s-t-test-why-ignoring-assumptions-is-problematic-cb74244cd96
Не забывайте учесть тип распределения и равенство/ неравенство выборок! Давайте разбираться в деталях.
🤓
https://zappi.tech/a-comparison-of-students-welch-s-t-test-why-ignoring-assumptions-is-problematic-cb74244cd96
Medium
A comparison of Student’s & Welch’s T-test — why ignoring assumptions is problematic
ZappiStore is known within the market research industry for providing faster and cheaper solutions: Automating the pipeline from concept or…
Лаборатория Компьютерных Наук и Искусственного интеллекта MIT (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) разработала инструмент для редактирования изображений с использованием ИИ. Речь о супер крутом выделении объектов. 🎨
Эра фотошопа закончилась? 🤔
Video: https://youtu.be/PnA3Id93JKs
Source: https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/08/21/mit-made-an-image-editing-ai-that-can-replace-the-background-in-any-image/
Эра фотошопа закончилась? 🤔
Video: https://youtu.be/PnA3Id93JKs
Source: https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/08/21/mit-made-an-image-editing-ai-that-can-replace-the-background-in-any-image/
YouTube
AI-assisted Image Editing
Paper: http://cfg.mit.edu/sites/cfg.mit.edu/files/sss_3.pdf
More info: https://www.csail.mit.edu/news/ai-cgi
More info: https://www.csail.mit.edu/news/ai-cgi
«Канбан» - японское слово, означающее «визуальный сигнал». Если вы работает в сфере услуг или технологий, то процесс вашей работы часто сложно формализовать и визуализировать с точки зрения временного цикла: от появления задачи до ее выполнения.
Канбан-доска помогает все упростить! Кстати, ее достаточно легко настроить в Trello (тоже продукт Atlassian).
https://www.atlassian.com/agile/kanban/boards
Канбан-доска помогает все упростить! Кстати, ее достаточно легко настроить в Trello (тоже продукт Atlassian).
https://www.atlassian.com/agile/kanban/boards
Список приложений, которые помогут выбрать самый спелый и сочный арбуз.
🙈🍉
https://hi-tech.mail.ru/review/kak-vybrat-idealnyj-arbuz/#a03
🙈🍉
https://hi-tech.mail.ru/review/kak-vybrat-idealnyj-arbuz/#a03
hi-tech.mail.ru
Как выбрать идеальный арбуз: 7 технологичных способов
Приближается самое важное событие этого лета — время есть арбуз! Если вы не хотите полагаться на мнение продавца в магазине, вот подборка 7 разных технологий: как приложений, так и устройств.
Все, что вам нужно знать о дизайне современных опросов в гайде от Lightspeed Research!
Рекомендации для Mobile First респондентов:
💥 Не дольше 15 минут
💥 Не больше 2 открытых опросов
💥 Не больше 15 атрибутов или брендов в списках для оценки
💥 Нет горизонтальному прокручиванию
💥 Нет Flash
💥 Нет таблицам
💥 Не больше 5 баллов для шкал
https://yadi.sk/i/Kw1xGJHq3aTdTs
Рекомендации для Mobile First респондентов:
💥 Не дольше 15 минут
💥 Не больше 2 открытых опросов
💥 Не больше 15 атрибутов или брендов в списках для оценки
💥 Нет горизонтальному прокручиванию
💥 Нет Flash
💥 Нет таблицам
💥 Не больше 5 баллов для шкал
https://yadi.sk/i/Kw1xGJHq3aTdTs
Yandex.Disk
Lightspeed_QuestionArts_eBook_2017.pdf
View and download from Yandex.Disk
Часто для решения повседневных проблем ученые прибегают к физическому моделированию или поиску неожиданных научных аналогий.
Для увеличения скорости рытья узких туннелей в земле муравьи готовы отступить назад и переждать, пока их сородичи с частичками грунта выберутся наружу. Такая схема поведения позволяет не создавать в туннелях заторов и значительно повышает эффективность работы.
🐜
Движение овец через узкие ворота (как и движение песка в некоторых обстоятельствах) происходит рывками, которые прерываются периодическими «пробками».
🐑
Ants: https://nplus1.ru/news/2018/08/21/ant-traffic-jam
Sheep: https://nplus1.ru/news/2015/03/02/goats
Для увеличения скорости рытья узких туннелей в земле муравьи готовы отступить назад и переждать, пока их сородичи с частичками грунта выберутся наружу. Такая схема поведения позволяет не создавать в туннелях заторов и значительно повышает эффективность работы.
🐜
Движение овец через узкие ворота (как и движение песка в некоторых обстоятельствах) происходит рывками, которые прерываются периодическими «пробками».
🐑
Ants: https://nplus1.ru/news/2018/08/21/ant-traffic-jam
Sheep: https://nplus1.ru/news/2015/03/02/goats
nplus1.ru
Муравьи научили роботов не создавать пробок
Ученые выяснили, что для увеличения скорости рытья узких туннелей в земле муравьи готовы отступить назад и переждать, пока их сородичи с частичками грунта выберутся наружу. Такая схема поведения позволяет не создавать в туннелях заторов и значительно повышает…
Avito и Департамент информационных технологий города Москвы провели совместное исследование использования цифровых устройств в столице. 🤝
8 симпатичных слайдов + краткое описание полученных результатов. 📊
https://adindex.ru/news/researches/2018/08/21/173661.phtml
8 симпатичных слайдов + краткое описание полученных результатов. 📊
https://adindex.ru/news/researches/2018/08/21/173661.phtml
AdIndex
Avito: к 2025 году москвичи будут тратить на умные цифровые устройства в полтора раза больше
Аналитики и эксперты провели совместное исследование проникновения технологических устройств в жизнь москвичей
Китай и тут впереди планеты всей: https://www.canalys.com/newsroom/global-smart-speaker-shipments-grew-187-year-on-year-in-q2-2018-with-china-the-fastest-growing-market
А еще есть Яндекс.Станция с Алисой внутри)
Про остальных можно почитать тут. 👇
Review: https://www.the-village.ru/village/service-shopping/style-guide/269460-umnye-kolonki
Y.Station: https://station.yandex.ru/#station
Про остальных можно почитать тут. 👇
Review: https://www.the-village.ru/village/service-shopping/style-guide/269460-umnye-kolonki
Y.Station: https://station.yandex.ru/#station
The Village
Умные колонки: Что они умеют и сколько стоят
Чем отличаются друг от друга Amazon Echo, Google Home, Microsoft Invoke и Apple HomePod
Высокопроизводительные сервера выделяют много тепла и его отведение требует существенных затрат, в особенности в крупных IT-компаниях. Наряду с питанием самих серверов их охлаждение является одной из основных частей стоимости содержания дата-центров. Обычно охлаждение серверов происходит благодаря поддержанию стабильной низкой температуры, которая при необходимости регулируется.
Компания Google полностью автоматизировала процесс охлаждения своих дата-центров, используя алгоритм, основанный на работе нейросетей, разработанных в подразделении DeepMind.
За два месяца использования новой системы охлаждения удалось снизить потребление электроэнергии на 30 процентов. Несмотря на то, что процесс охлаждения теперь полностью автоматизирован, для обеспечения безопасности за его работой пока что следят операторы.
https://deepmind.com/blog/safety-first-ai-autonomous-data-centre-cooling-and-industrial-control/
Компания Google полностью автоматизировала процесс охлаждения своих дата-центров, используя алгоритм, основанный на работе нейросетей, разработанных в подразделении DeepMind.
За два месяца использования новой системы охлаждения удалось снизить потребление электроэнергии на 30 процентов. Несмотря на то, что процесс охлаждения теперь полностью автоматизирован, для обеспечения безопасности за его работой пока что следят операторы.
https://deepmind.com/blog/safety-first-ai-autonomous-data-centre-cooling-and-industrial-control/
Deepmind
Safety-first AI for autonomous data centre cooling and industrial control
Many of society’s most pressing problems have grown increasingly complex, so the search for solutions can feel overwhelming. At DeepMind and Google, we believe that if we can use AI as a tool to discover new knowledge, solutions will be easier to reach.In…
Списочек неочевидных английских сокращений из переписок в соцсетках. 😱
Для оценки имиджевой составляющей часто используются вопросы с возможностью выбора из списка имиджевых атрибутов (характеристик), соответствующих бренду продукта или услуги.
Например, «У людей бывает разное мнение о разных ПРОДУКТАХ. Пожалуйста, сравните эти ПРОДУКТЫ между собой. Посмотрите на характеристики и отметьте те ПРОДУКТЫ, которым они подходят больше всего. Можно отметить один ПРОДУКТ, несколько или ни одного».
В большинстве случаев используется дихотомия, т.е. «да/нет», «1/0», «подходит/ не подходит».
Проблема возникает при составлении списка характеристик, которые хотят оценить для своего продукта маркетологи и/или продакты. На вход мы получаем списки, состоящие из 15 и более характеристик.
Мозг обычного человека не оперирует такой размерностью, особенно в операциях выбора и сравнения. Магические количества характеристик: 3-5-7. Но в реальности редко удается сократить исходный список атрибутов до подобного количества. Что же делать?
✨ Многие атрибуты в исходном списке могут иметь сильную корреляцию между собой, а, следовательно, не можно выбрать и оставить 1 из пары. В том случае, если у вас уже есть собранные данные.
✨ Опросные движки позволяют каждому отдельному респонденту показывать не весь список, а, например, случайные 7 в ротации. В некоторых случаях придется собрать бОльшую выборку, но качество и адекватность ответов будет выше.
✨ Случайным образом разбивать большой список на несколько меньших, показывать отдельными экранами в опросе. Данный вариант не упрощает задачу респондента в целом, но облегчает ее в частности для конкретного выбора на конкретном экране опроса.
Например, «У людей бывает разное мнение о разных ПРОДУКТАХ. Пожалуйста, сравните эти ПРОДУКТЫ между собой. Посмотрите на характеристики и отметьте те ПРОДУКТЫ, которым они подходят больше всего. Можно отметить один ПРОДУКТ, несколько или ни одного».
В большинстве случаев используется дихотомия, т.е. «да/нет», «1/0», «подходит/ не подходит».
Проблема возникает при составлении списка характеристик, которые хотят оценить для своего продукта маркетологи и/или продакты. На вход мы получаем списки, состоящие из 15 и более характеристик.
Мозг обычного человека не оперирует такой размерностью, особенно в операциях выбора и сравнения. Магические количества характеристик: 3-5-7. Но в реальности редко удается сократить исходный список атрибутов до подобного количества. Что же делать?
✨ Многие атрибуты в исходном списке могут иметь сильную корреляцию между собой, а, следовательно, не можно выбрать и оставить 1 из пары. В том случае, если у вас уже есть собранные данные.
✨ Опросные движки позволяют каждому отдельному респонденту показывать не весь список, а, например, случайные 7 в ротации. В некоторых случаях придется собрать бОльшую выборку, но качество и адекватность ответов будет выше.
✨ Случайным образом разбивать большой список на несколько меньших, показывать отдельными экранами в опросе. Данный вариант не упрощает задачу респондента в целом, но облегчает ее в частности для конкретного выбора на конкретном экране опроса.