анализировать

Анализируем звезды, похожие на Солнце, поедающие планеты, похожие на Землю

Трей Мак, аспирант по астрономии в Университете Вандербильта, разработал модель, которая оценивает влияние, которое такая диета оказывает на химический состав звезды, и использовал ее для анализа пары звезд-близнецов, у каждой из которых есть собственные планеты. Результаты исследования были опубликованы в Интернете 7 мая в Astrophysical Journal. …

Что твиты Трампа говорят о его личности? Исследователи анализируют твиты Дональда Трампа и сравнивают его черты характера с другими влиятельными бизнес-лидерами.

С момента присоединения к платформе социальных сетей Twitter в 2009 году по май 2017 года Трамп опубликовал более 35000 сообщений. Это около двенадцати твитов в день.

Имея 30 миллионов подписчиков, он является вторым по популярности политиком в Твиттере после своего предшественника Барака Обамы, который в среднем писал в Твиттере около четырех раз в день. …

Моделирование анализирует космические лучи

«После десяти лет исследований мы теперь так хорошо понимаем радиосигналы этих каскадов частиц, что можем делать выводы относительно свойств первичных частиц, используя подробные измерения и их сравнение с нашим кодом моделирования», — Тим Хьюге из Института ядерной физики КИТ доклады. Недавние результаты обнаружили удивительно большое количество легких частиц, протонов и ядер гелия, при энергиях от 10 до мощности от 17 до 10 до мощности 17,5 электрон-вольт. "Это вызывает вопросы", — говорит Хьюге. …

В серую зону: в новом отчете анализируется потенциал активной защиты как ответа на сложные киберугрозы в частном секторе

Ключевое различие между угрозами кибербезопасности и другими угрозами безопасности заключается в несоответствии между общедоступными и частными возможностями и уровнями полномочий при реагировании на эти угрозы. В отчете говорится, что, хотя правительство США всегда будет играть важную роль в кибербезопасности, ему не хватает ресурсов для полной защиты частного сектора в цифровой сфере. …

Алгоритмы «минималистского машинного обучения» анализируют изображения на основе очень небольшого количества данных: исследователи CAMERA разрабатывают высокоэффективные нейронные сети для анализа экспериментальных научных изображений на основе ограниченных данных обучения.

Дэниел Пелт и Джеймс Сетиан из Центра передовой математики для приложений энергетических исследований (CAMERA) лаборатории Беркли перевернули привычный взгляд на машинное обучение с ног на голову, разработав то, что они называют «нейронной сетью с плотной сверткой смешанного масштаба (MS-D)», которая требует гораздо меньше параметров, чем традиционные методы, быстро сходится и имеет возможность «учиться» на удивительно небольшом обучающем наборе. …

Портал обо всем