Потрясающе!  Аплодисменты! А ведь это не так легко найти, исходя от обратного.   

Карл Максимович Бэр
он же Карл Эрнст фон Бэр

Кратко ( потому что список его достижений в разных науках займет много места. При том, что по человечески он был очень скромен) :

Уроженец Эстонии. окончил Дерптский (Юрьев, Тарту) университет
В 1812 поступил добровольцем врачом в русскую армию
Совершил множество научных  экспедиций и исследований в областях географии, зоологии, ботаники, эмбриологии, анатомии, физиологии, энтомологии, ихтиологии, антропологиии... Можно еще перечислять. Почему так много? К нему применимо слово естествоиспытатель, что говорит о широких интересах. К слову не каждого современного учёного можно назвать естествоиспытателем.

Закон Бэра в географии: Все реки северного полушария имеют крутой восточный берег и пологий восточный, вследствие вращения Земли.
В Эмбриологии аж четыре закона, которые объединяются под название законы Бэра эмбрионального сходства. Он открыл. что эмбрионы всех животных и человека растут по одинаковым принципам

В Арктической экспедиции, картографически определил ранее не нанесённые на карты объекты, в том числе мыс Бэра. Кстати, именно с этого мыса промышленник Санников увидел свою таинственную землю.

Во время экспедиции на Каспий и Волгу он обратил внимание на рыбу, которую местные называли чёрноспинкой. Он увидел, что это в сущности такая же сельдь, что и в Атлантике, с небольшим отличием. В то время соленая сельдь поставлялась в Россиию из Голландии и стоила дорога. Местные жители предпочитали другие виды рыб для питания, а чёрноспинкку скармливали скоту.  После доклада Бэра в правительственные круги, началось производство солёной Каспийской сельди, которая по своим вкусовым качествам превосходила атлантическую. Это принесло Россиии доход около миллиона рублей золотом. Сейчас правда в Каспии сельди осталось не густо, но это ужа другая проблема.

В Астраханской области он открыл так называемые Бэровы холмы. Не только географическое образование, но и геологически имеющие особенное строение.

И Вам благодарность! 

Ascent ,   

Концерт генетической музыки

"Музыка как "игра в бисер" двойных чисел"

После такого конечно :

- Мы счастливы?
- Да, мы счастливы

Тут умные люди посчитали, что мозг вырабатывает 70000 мыслей в день, 2900 - в час. Он хранит до 2,5 петабайта информации, что соответствует 3 миллионам часов сериала или 1 миллиону фотографий с высоким разрешением.
  Преисполнилась уважения к мозгу.

© Kristen Panthagani / YouCanKnowThings.com, перевод и адаптация: ChatGPT

Про "детское время" хорошо написано. Летние дни на каникулах казались просто бесконечными и, главное, еще даже в подростковом возрасте. А в юности  дни уже полетели: память осталась  только о некоторых. Кстати, об этом феномене очень часто пишут в мемуарах, в автобиографической прозе. У меня даже предположение, что люди, наделенные писательским талантом разной степени интенсивности или богатым воображением, ярче переживают это "детское время" и, соответственно, могут донести память о нем до своих потенциальных читателей.

из тг Чеховича:
Что делать, если диссертационный совет не принимает диссертацию из-за низкой оригинальности? 

Этому вопросу уже лет десять. Кажется, я отвечал на него сотни раз. Но судя по тому, что его до сих пор задают с завидной регулярностью, проблема остается актуальной. 

Ситуация: автор написал диссертацию, подал ее в совет, секретарь проверил работу на плагиат (это обязательная процедура) и обнаружил, что «процент оригинальности ниже требуемого». В большинстве случаев проблема связана либо с собственными публикациями автора, либо (реже) с тем, что текст диссертации уже попал в сеть — например, из-за переноса защиты или смены совета. 

Обычно в такой ситуации совет предлагает соискателю переработать текст, чтобы «поднять процент». 

Чтобы сэкономить ваше время, не буду подробно расписывать, почему такой подход противоречит и положениям ВАК, и здравому смыслу. Если вам интересна эта тема, напишите в комментариях — сделаю отдельный пост. 

А сейчас — конкретные шаги, которые значительно повысят шансы на допуск к защите без переделки текста: 

Автору необходимо:
➡️1. Получить отчет о проверке на заимствования. Вероятно, вы уже проверяли работу и предоставляли отчет совету. Если же проверку проводил сам совет и у вас нет редактируемой версии отчета, проверьте работу через свою организацию (если есть доступ) или воспользуйтесь сервисами для частных пользователей. Не стоит обращаться в сторонние организации (к коллегам, друзьям, знакомым) — информация о такой проверке может дойти до совета, и тогда придется объяснять, почему работу проверяли где-то еще. 
➡️2. Отредактировать отчет (это самый важный и трудоемкий этап). Проще всего исключить (удалить) источники, автором которых являетесь вы. Можно также изменить их тип на «самоцитирование», но в этом случае совету может быть сложнее интерпретировать результат. 
➡️3. Сохранить отредактированный отчет в PDF и распечатать. 
➡️4. Подготовить сопроводительное письмо, указав, какие источники были исключены и почему. Обязательно сослаться на Рекомендацию ВАК РФ от 24 июня 2021 года № 1-пл/5 «Об использовании электронных систем для подтверждения оригинальности диссертационных исследований». 
➡️5. Передать отчет и письмо в диссертационный совет. Лучше сначала обсудить это в рабочем порядке и убедиться, что документы примут. 

По моему опыту, такой подход срабатывает в 95% случаев. Бывают, конечно, ситуации, когда совет упрямо игнорирует разумные аргументы, ссылаясь на слухи о том, что «кто-то принял такую диссертацию и получил предупреждение». Но я не знаю ни одного подтвержденного случая, когда у совета возникли проблемы из-за принятия диссертации с подобными «недостатками». 

Если вы столкнулись с такой проблемой — напишите мне в личку, вместе подумаем, что можно сделать. 

И еще одна просьба, если вам интересны такие темы на канале, поставьте 🔥, буду на них ориентироваться.

#Диссертации #Плагиат #Оригинальность #ВАК #Аспирантура #НаучнаяРабота #НаучныеПубликации #Советы  #неИИ

Нас обманывают насчёт ИИ
Почему страх и восторг вокруг искусственного интеллекта - это маркетинг, а не технология

Исследователь в области машинного обучения Дэвид Уильям Силва написал текст, который стоит прочитать всем, кто следит за дискуссией об ИИ. Тезис у него один, и он прямой: то, что вы слышите об искусственном интеллекте, - по большей части не техническая оценка, а маркетинг.

Силва разбирает нескольких ключевых фигур отрасли. Янн ЛеКун, по его мнению, остаётся единственным по-настоящему трезвым голосом в публичном пространстве. Учёный давно и последовательно указывает на принципиальное ограничение больших языковых моделей: их ответы определяются статистическим распределением вероятностей, а не соответствием фактам. Никакое наращивание вычислительных мощностей этот разрыв не устранит. Именно поэтому, полагает Силва, голос ЛеКуна тонет в общем шуме - он подрывает нарратив, на котором держатся миллиардные инвестиции.

Иначе обстоит дело с Сэмом Альтманом. Силва признаёт его незаурядным талантом - но талантом привлекать финансирование, а не объяснять технологию. Когда основатель компании публично восхищается собственным продуктом, называя его настолько совершенным, что сам чувствует себя «бесполезным», - это не экспертная оценка. Это работа с инвесторами.

Сложнее всего автор говорит о Джеффри Хинтоне. Уважение к учёному у него неподдельное - вклад Хинтона в развитие глубокого обучения трудно переоценить. Но именно поэтому его нынешние предупреждения об «эмерджентном сознании» ИИ звучат так странно: собственная научная работа Хинтона - сильнейший аргумент против этих тезисов. Силва объясняет это без злобы: даже самый выдающийся учёный не застрахован от соблазна оставаться значимым в момент, когда весь мир вдруг заинтересовался делом его жизни.

О самой технологии Силва говорит без обиняков. В основе ИИ - математические операции, повторяемые миллиарды раз: модель получает данные, ошибается, корректирует себя и снова ошибается - до тех пор, пока её ответы не начинают статистически совпадать с ожидаемыми. Никакого разума, никакой воли - только распознавание закономерностей в огромных массивах данных, запущенное на высокопроизводительном оборудовании. ИИ-агенты устроены ещё проще: модель, список задач и набор инструментов.

В подтверждение своих слов автор приводит личный опыт: каждый раз, когда он предлагал системе по-настоящему нестандартную идею, та её отвергала - не потому что идея была плоха, а потому что не вписывалась в статистику обучающих данных. Система не оценивает. Она сопоставляет.

Вывод статьи не нигилистичен. ИИ — реальное и значимое инженерное достижение. Но именно инженерное: не чудо, не разум и не угроза профессиональной деятельности человека в том смысле, в каком об этом принято говорить. Нынешняя растерянность общества перед лицом технологии — свидетельство не её могущества, а масштаба и настойчивости ажиотажа, который её окружает.

Источник: David William Silva — «I'm Sorry to Burst Your Bubble: You Are Being Fooled About AI», Substack, 9 февраля 2026
Читать оригинал