Как выяснилось, на Неделе нейротехнологий и когнитивных наук в 2021-2025 годах уже выступили многие из преподавателей новой магистратуры МГППУ-НГУ "Когнитивные нейронауки и нейротехнологии":
🔹О.М. Базанова - Можно ли научиться входить в пик формы или состояние потока с помощью нейробиоуправления?
🔹Н.В. Галкина - Сеть нейролабораторий: практическое применение нейромаркетинговых технологий
🔹Е.С. Горбунова - Когнитивная психология в дизайне интерфейсов
🔹Е.В. Орехова - Аутизм и восприятие звуков речи: МЭГ-исследование
🔹А.Н. Савостьянов - Что происходит у нас в мозге, когда мы читаем текст?
🔹Б.В. Чернышев - Магнитоэнцефалография — уникальный метод исследования активности мозга человека
🔹С.Л. Шишкин - Нейроинтефейсы для здоровых людей: мифы и реальные перспективы
🔹А.С. Яшин - Что говорит когнитивная наука о чувстве авторства действия?
🔹О.М. Базанова - Можно ли научиться входить в пик формы или состояние потока с помощью нейробиоуправления?
🔹Н.В. Галкина - Сеть нейролабораторий: практическое применение нейромаркетинговых технологий
🔹Е.С. Горбунова - Когнитивная психология в дизайне интерфейсов
🔹Е.В. Орехова - Аутизм и восприятие звуков речи: МЭГ-исследование
🔹А.Н. Савостьянов - Что происходит у нас в мозге, когда мы читаем текст?
🔹Б.В. Чернышев - Магнитоэнцефалография — уникальный метод исследования активности мозга человека
🔹С.Л. Шишкин - Нейроинтефейсы для здоровых людей: мифы и реальные перспективы
🔹А.С. Яшин - Что говорит когнитивная наука о чувстве авторства действия?
RUTUBE
Можно ли научиться входить в пик формы или состояние потока с помощью нейробиоуправления?
IV Неделя нейротехнологий и когнитивных наук. День 1
Можно ли научиться входить в пик формы или состояние потока с помощью нейробиоуправления?
Ольга Михайловна Базанова, профессор МФТИ, доцент ММФ НГУ, главный научный сотрудник лаборатории компьютерных систем…
Можно ли научиться входить в пик формы или состояние потока с помощью нейробиоуправления?
Ольга Михайловна Базанова, профессор МФТИ, доцент ММФ НГУ, главный научный сотрудник лаборатории компьютерных систем…
👍2
Forwarded from Дарья
Уважаемые коллеги, добрый вечер!
Приглашаем всех завтра, 24 апреля, в 19:00 (мск) на бесплатный вебинар «Разбор научных данных: какие ошибки в статистике мешают вам публиковаться?» от Бластим.
В ходе занятия разберем 3 реальных экспериментальных датасета, которые нам прислали действующие научные сотрудники. На их примере мы расскажем о типичных ошибках в анализе данных и статистике, которые тормозят публикации. Вы сможете повторять код за спикерами и почерпнуть для себя ценные советы по статистике, а также полезные фишки по программированию на R.
Вебинар проходит в рамках образовательной программы «Статистика, R и анализ данных»
Спикеры:
📌 Дарья Бородко, биоинформатик, сотрудник НИИ общей патологии, специалист в эпигенетике и анализе древней ДНК
📌 Елена Рыбина, научный сотрудник лаборатории когнитивной психологии НИУ ВШЭ, эксперт в области методологии исследований, статистике в R
Формат: прямой эфир с интерактивом и ответами на вопросы, записи не будет⚠️
Продолжительность: 2–2,5 ч
Регистрируйтесь по ссылке: www.tgoop.com/BlastimR_bot
Приглашаем всех завтра, 24 апреля, в 19:00 (мск) на бесплатный вебинар «Разбор научных данных: какие ошибки в статистике мешают вам публиковаться?» от Бластим.
В ходе занятия разберем 3 реальных экспериментальных датасета, которые нам прислали действующие научные сотрудники. На их примере мы расскажем о типичных ошибках в анализе данных и статистике, которые тормозят публикации. Вы сможете повторять код за спикерами и почерпнуть для себя ценные советы по статистике, а также полезные фишки по программированию на R.
Вебинар проходит в рамках образовательной программы «Статистика, R и анализ данных»
Спикеры:
📌 Дарья Бородко, биоинформатик, сотрудник НИИ общей патологии, специалист в эпигенетике и анализе древней ДНК
📌 Елена Рыбина, научный сотрудник лаборатории когнитивной психологии НИУ ВШЭ, эксперт в области методологии исследований, статистике в R
Формат: прямой эфир с интерактивом и ответами на вопросы, записи не будет⚠️
Продолжительность: 2–2,5 ч
Регистрируйтесь по ссылке: www.tgoop.com/BlastimR_bot
👍2
Intel AI Trick Spots Hidden Flaws in Data Center Chips
Reinforcement learning tests chips for errors that only show up in huge data centers
https://spectrum.ieee.org/data-centers
Reinforcement learning tests chips for errors that only show up in huge data centers
https://spectrum.ieee.org/data-centers
IEEE Spectrum
Intel AI Trick Spots Hidden Flaws in Data-Center Chips
Silent data errors only show up in massive data centers, and are difficult to spot before CPUs are deployed. Intel engineers are using reinforcement learning to detect these elusive flaws faster in a key part of the Xeon CPU. #Xeon #DataCenters #Intel
Put an Old-School BBS on Meshtastic Radio
Microsocial media comes to LoRa
https://spectrum.ieee.org/run-a-meshtastic-bbs
Microsocial media comes to LoRa
https://spectrum.ieee.org/run-a-meshtastic-bbs
IEEE Spectrum
Put an Old-School BBS on Meshtastic Radio
In the '80s and '90s, BBSs were tiny dial-up digital oases for exchanging messages, playing games, and sharing files. Today, there's a resurgence of interest in BBSs, and here's how you can build one of your own using modern Meshtastic radios and a Raspberry…
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Тут китайский Qwen выкатил третью серию своих моделей — размеров у них много, модели все разные:
Бенчи можно глянуть у Игоря, а тут лежат файлы GGUF всех видов
Меня зацепила маленькая моделька на 600 миллионов параметров (0.6B), она отдает токены примерно со скоростю водопада – очень быстро; с английским работает замечательно – можно теперь очень быстро обрабатывать массивы текстов прямо на устройстве🌝
Бенчи можно глянуть у Игоря, а тут лежат файлы GGUF всех видов
Меня зацепила маленькая моделька на 600 миллионов параметров (0.6B), она отдает токены примерно со скоростю водопада – очень быстро; с английским работает замечательно – можно теперь очень быстро обрабатывать массивы текстов прямо на устройстве
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😎2
Quantum-assured magnetic navigation achieves positioning accuracy better than a strategic-grade INS in airborne and ground-based field trials
https://arxiv.org/abs/2504.08167
https://arxiv.org/abs/2504.08167
arXiv.org
Quantum-assured magnetic navigation achieves positioning accuracy...
Modern navigation systems rely critically on GNSS, which in many cases is unavailable or unreliable (e.g. due to jamming or spoofing). For this reason there is great interest in augmenting backup...
Forwarded from Зоопарк из слоновой кости
#обозревая_происходящее
АДовый Рисёрч уже два раза поднимает тему про "очередь за забором", кадровый голод, незаменимых, которых нет (или есть?) и так далее, короче, про тех, кто делает науку своими лапками.
Очереди за забором нет. Типичный вопрос среднего толкового завлаба сегодня - "идеи-то есть, кто это все делать будет?" Даже у супертоповых по деньгам российских лаб, где постдок получает раза в два-три больше соседнего замдира (и куда жирнее, чем "200% по региону"), эта проблема возникает, т.е. это уже не вопрос одной зарплаты, спецов тупо не хватает.
В местах попроще и победнее вопрос стоит острее, особенно щас, когда рост цен не поспевает за зарплатой: готовые спецы перетекают в индустрию, где кормят лучше, а мозги сношают меньше. В последний год процесс ускорился. С молодежью та же фигня: они хотят бабла (это не осуждение, это факт) и либо не приходят, либо уходят после диплома, реже диссера. С последним забавно: бегающие от армии в аспу с точки зрения статистики не отличаются от образцово-показательного кейса "как на Западе" - "вначале PhD, потом индустрия", что дает простор для фантазии всяких экспердов на модных образовательных салонах, ну да Б-г с ними.
Парадокс в том, что все, что мы наблюдаем, на первый взгляд оч напоминает "как-на-Западе", где миграция из академии в индустрию после диплома, диссера или постдока - базовый принцип, на котором все построено. Казалось бы, просто меняется модель, советский модус вивенди вечного с.н.с. рушицца под ударами работодателя-в-бизнесе, и если не цепляцца за прошлое, то все будет ок.
Увы, мы здесь видим те же риски, что описал умный человек на Хабре про айтишечку: индустрия не всегда сожительствует с наукой, а иногда просто жрет ее, и на длинной дистанции это может приводить к опасным последствиям.
1) Увеличивай входящий поток. Принцип воронки продаж "100 возьмут флаер - 10 заинтересуется - 1 купит" не отменен: чем больше юных падаванов-студентов к тебе придет, тем выше шанс найти того самого или ту самую, кому сама атмосфера крутого рисёрча в крутой лабе/институте (у тебя же ведь круто, а, бумер?) придется больше по вкусу, чем уйти в айти/в курьеры/в вебкам.
Совет особо актуален для институтов: налаживай связи с вузами, ищи партнеров за пределами своего региона, если дома получается не оч или понимаешь, что поток слабоват.
2) Не впадай в уныние, если люди уходят. Мы не в Японии, десу, у нас нет пожизненного найма. Если с п.1 ок, то если студент ушел в индустрию - это не трагедия, это норм. Повод задуматься в плане описанного в п.3 (но это мб не для тебя, а для начальства уровнем выше), но точно не трагедия. Можно настроить систему так, что твоя наука будет делаться аспирантами или постдоками на 1-2 года. По сути, вопрос баланса "входящие/исходящие" и сил, потраченных на подготовку людей. В общем, "не плачь, что это прошло, улыбнись тому, что это было" и другие ванильные статусы за 300.
3) Не столько для завлабов, сколько для руководства вуза/института: ищи внебюджет. Если у тебя нет уберGR-ресурса (не открываешь двери в высокие кабинеты ногой и не выходишь с мешком бабла), то надо искать прикладные темы для бизнеса, затаскивать их к себе и делать - за деньги да. В данный момент конъюнктура (см. ставку ЦБ) не идеальная, но это все еще вполне возможно, и тогда появляется шанс не только платить выше рынка непосредственным исполнителям, но и подкармливать перспективные (надеемся, что ты понимаешь в этом) направления своей фундаменталки, чтоб народ оттуда не убегал.
Других вариантов особо не видим. Зато видим, как администраторы, которые строили расчет на том, что "еще 10 РНФ на институт дадут, нам хватит", уже начали прозревать.
Как всегда, дискуссия приветствуецца
АДовый Рисёрч уже два раза поднимает тему про "очередь за забором", кадровый голод, незаменимых, которых нет (или есть?) и так далее, короче, про тех, кто делает науку своими лапками.
Ловите мысли россыпью от нашего Зоопарка на этот счет. Дисклеймер: все сказанное основано на личных наблюдениях и может противоречить отчетам Вышки и кто у нас там "изучает научный ландшафт" за большие бабки. Хотя кто мы такие с нашим анонимным каналом, чтобы с нами спорить
Очереди за забором нет. Типичный вопрос среднего толкового завлаба сегодня - "идеи-то есть, кто это все делать будет?" Даже у супертоповых по деньгам российских лаб, где постдок получает раза в два-три больше соседнего замдира (и куда жирнее, чем "200% по региону"), эта проблема возникает, т.е. это уже не вопрос одной зарплаты, спецов тупо не хватает.
В местах попроще и победнее вопрос стоит острее, особенно щас, когда рост цен не поспевает за зарплатой: готовые спецы перетекают в индустрию, где кормят лучше, а мозги сношают меньше. В последний год процесс ускорился. С молодежью та же фигня: они хотят бабла (это не осуждение, это факт) и либо не приходят, либо уходят после диплома, реже диссера. С последним забавно: бегающие от армии в аспу с точки зрения статистики не отличаются от образцово-показательного кейса "как на Западе" - "вначале PhD, потом индустрия", что дает простор для фантазии всяких экспердов на модных образовательных салонах, ну да Б-г с ними.
Парадокс в том, что все, что мы наблюдаем, на первый взгляд оч напоминает "как-на-Западе", где миграция из академии в индустрию после диплома, диссера или постдока - базовый принцип, на котором все построено. Казалось бы, просто меняется модель, советский модус вивенди вечного с.н.с. рушицца под ударами работодателя-в-бизнесе, и если не цепляцца за прошлое, то все будет ок.
Увы, мы здесь видим те же риски, что описал умный человек на Хабре про айтишечку: индустрия не всегда сожительствует с наукой, а иногда просто жрет ее, и на длинной дистанции это может приводить к опасным последствиям.
Как с этим жить? С позиции аспиранта или постдока советы давать не будем, а для управленческого корпуса их три:
1) Увеличивай входящий поток. Принцип воронки продаж "100 возьмут флаер - 10 заинтересуется - 1 купит" не отменен: чем больше юных падаванов-студентов к тебе придет, тем выше шанс найти того самого или ту самую, кому сама атмосфера крутого рисёрча в крутой лабе/институте (у тебя же ведь круто, а, бумер?) придется больше по вкусу, чем уйти в айти/в курьеры/
Совет особо актуален для институтов: налаживай связи с вузами, ищи партнеров за пределами своего региона, если дома получается не оч или понимаешь, что поток слабоват.
2) Не впадай в уныние, если люди уходят. Мы не в Японии, десу, у нас нет пожизненного найма. Если с п.1 ок, то если студент ушел в индустрию - это не трагедия, это норм. Повод задуматься в плане описанного в п.3 (но это мб не для тебя, а для начальства уровнем выше), но точно не трагедия. Можно настроить систему так, что твоя наука будет делаться аспирантами или постдоками на 1-2 года. По сути, вопрос баланса "входящие/исходящие" и сил, потраченных на подготовку людей. В общем, "не плачь, что это прошло, улыбнись тому, что это было" и другие ванильные статусы за 300.
3) Не столько для завлабов, сколько для руководства вуза/института: ищи внебюджет. Если у тебя нет уберGR-ресурса (не открываешь двери в высокие кабинеты ногой и не выходишь с мешком бабла), то надо искать прикладные темы для бизнеса, затаскивать их к себе и делать - за деньги да. В данный момент конъюнктура (см. ставку ЦБ) не идеальная, но это все еще вполне возможно, и тогда появляется шанс не только платить выше рынка непосредственным исполнителям, но и подкармливать перспективные (надеемся, что ты понимаешь в этом) направления своей фундаменталки, чтоб народ оттуда не убегал.
Других вариантов особо не видим. Зато видим, как администраторы, которые строили расчет на том, что "еще 10 РНФ на институт дадут, нам хватит", уже начали прозревать.
Как всегда, дискуссия приветствуецца
Telegram
АДовый рисёрч
#дед_инсайд
А эта "очередь за забором" сейчас с нами в одной комнате?
Привет, коллега!
В комментариях тут написали про популярную фразу у некоторых руководителей и меня прям триггернуло. Когда-то и мне рассказывали про несказанное везение с лабораторией…
А эта "очередь за забором" сейчас с нами в одной комнате?
Привет, коллега!
В комментариях тут написали про популярную фразу у некоторых руководителей и меня прям триггернуло. Когда-то и мне рассказывали про несказанное везение с лабораторией…
👍3
Henry Samueli: The Broadband Boss
https://spectrum.ieee.org/henry-samueli-moh
https://spectrum.ieee.org/henry-samueli-moh
IEEE Spectrum
This Man Made the Modem in Your Phone a Reality
In 1991, the few people who had Internet access at home mainly relied on slow dialup lines. Henry Samueli envisioned faster digital broadband. In research at UCLA and at Broadcom, which he cofounded in 1991, Samueli and his team revolutionized digital modems…
Forwarded from Нейроинтерфейсы (Sergei Shishkin)
BCI & NEUROTECHNOLOGY SPRING SCHOOL 2025 -- ежегодная бесплатная весенняя школа по нейроинтерфейсам
На школе выступают исследователи и разработчики со всего мира, в том числе ведущие специалисты по ИМК.
April 28 – May 7, 2025 (Vienna time)
Школа уже началась, но к ней все ещё можно подключиться!
Подробности и регистрация: https://www.gtec.at/bci-neurotech-spring-school-2025/
На школе выступают исследователи и разработчики со всего мира, в том числе ведущие специалисты по ИМК.
April 28 – May 7, 2025 (Vienna time)
Школа уже началась, но к ней все ещё можно подключиться!
Подробности и регистрация: https://www.gtec.at/bci-neurotech-spring-school-2025/
g.tec medical engineering
BCI & Neurotech Spring School 2025: Unlock 140 Hours of Elite, No-Cost Education Valued at $50,000 | g.tec medical engineering
Virtual talks, keynotes and demonstrations about brain-computer interfaces and neurotechnologies for neurorehabilitation, brain assessments, invasive neuromodulation
👍2
Tiny "Fans-on-Chips" Could Cool Big Data Centers
https://spectrum.ieee.org/data-center-cooling-xmems
https://spectrum.ieee.org/data-center-cooling-xmems
IEEE Spectrum
Tiny “Fans-on-Chips” Could Cool Big Data Centers
Pluggable optical transceivers are vital for AI data centers but guzzle power, burning 40 MW in a 400,000 GPU setup. xMEMS unveils a groundbreaking MEMS cooling chip to extend transceiver life and improve signal integrity. #AI #datacenters
👍3
С началом Великой Отечественной войны Алексей Андреевич Ляпунов (1996 IEEE Computer Pioneer Award) вместе с С. М. Никольским, принимал участие в сооружении противотанковых укреплений на подступах к Москве.
В 1942 году был призван в Красную Армию, с 1943 года в действующих частях, гвардии старший лейтенант, артиллерист, командир топографического взвода в артиллерии. Алексей Андреевич Ляпунов награждён орденом Красной Звезды (1944).
Находясь на фронте продолжает математические исследования, применяя аппарат теории вероятностей и математической статистики к теории стрельбы.
С 1961 года работал в Институте математики Сибирского отделения АН СССР, где фактически создал отделение кибернетики. В Новосибирске он также основал кафедру теоретической кибернетики Новосибирского университета и лабораторию кибернетики Института гидродинамики СО АН СССР, которыми руководил до конца своей жизни.
В 1942 году был призван в Красную Армию, с 1943 года в действующих частях, гвардии старший лейтенант, артиллерист, командир топографического взвода в артиллерии. Алексей Андреевич Ляпунов награждён орденом Красной Звезды (1944).
Находясь на фронте продолжает математические исследования, применяя аппарат теории вероятностей и математической статистики к теории стрельбы.
С 1961 года работал в Институте математики Сибирского отделения АН СССР, где фактически создал отделение кибернетики. В Новосибирске он также основал кафедру теоретической кибернетики Новосибирского университета и лабораторию кибернетики Института гидродинамики СО АН СССР, которыми руководил до конца своей жизни.
👍5🫡4
Forwarded from Расширение функций мозга
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Уникальные наушники позволяют одновременно переводить речь нескольких людей, сохраняя их голосовые особенности и пространственные характеристики речи
Исследователи из Университета Вашингтона разработали систему на основе наушников, которая способна одновременно переводить речь нескольких говорящих, при этом сохраняя направление и особенности голосов. Эта система, получившая название Spatial Speech Translation, использует обычные шумоподавляющие наушники, оснащённые микрофонами, и алгоритмы, которые выделяют речь каждого человека в пространстве, следят за их перемещениями и переводят речь с задержкой в 2-4 секунды. При этом сохраняется естественное звучание голосов и их направление, что позволяет более точно передавать информацию в многолюдных и шумных условиях.
Первым шагом система определяет, сколько человек говорит в помещении или на улице, благодаря алгоритмам, работающим по принципу, аналогичному радару, постоянно сканирующим окружение и обновляющим данные о количестве говорящих. После этого она переводит речь, сохраняя ее выразительные характеристики и громкость, и воспроизводит её через наушники. В процессе перемещения говорящих или их голов, система продолжает отслеживать изменение направления и качества голосов, что позволяет сохранять естественное восприятие происходящего.
Тестирование системы проходило в различных условиях, как внутри помещений, так и на улице, с участием 29 человек, и результаты показали предпочтение пользователей к системе, которая отслеживает речь говорящих в пространстве. Пользователи отметили, что оптимальной является задержка в 3-4 секунды, так как меньшая — 1-2 секунды — приводила к ошибкам при переводе. На данный момент система работает с обычной речью на нескольких языках, включая испанский, немецкий и французский, а в будущем планируется расширить её до большего числа языков и улучшить скорость перевода. Эта разработка представляет собой шаг к преодолению языковых барьеров и позволяет, например, туристам или деловым людям в чужой стране получать точный перевод речи собеседников в реальном времени, даже в шумных условиях.
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706598.3713745
Исследователи из Университета Вашингтона разработали систему на основе наушников, которая способна одновременно переводить речь нескольких говорящих, при этом сохраняя направление и особенности голосов. Эта система, получившая название Spatial Speech Translation, использует обычные шумоподавляющие наушники, оснащённые микрофонами, и алгоритмы, которые выделяют речь каждого человека в пространстве, следят за их перемещениями и переводят речь с задержкой в 2-4 секунды. При этом сохраняется естественное звучание голосов и их направление, что позволяет более точно передавать информацию в многолюдных и шумных условиях.
Первым шагом система определяет, сколько человек говорит в помещении или на улице, благодаря алгоритмам, работающим по принципу, аналогичному радару, постоянно сканирующим окружение и обновляющим данные о количестве говорящих. После этого она переводит речь, сохраняя ее выразительные характеристики и громкость, и воспроизводит её через наушники. В процессе перемещения говорящих или их голов, система продолжает отслеживать изменение направления и качества голосов, что позволяет сохранять естественное восприятие происходящего.
Тестирование системы проходило в различных условиях, как внутри помещений, так и на улице, с участием 29 человек, и результаты показали предпочтение пользователей к системе, которая отслеживает речь говорящих в пространстве. Пользователи отметили, что оптимальной является задержка в 3-4 секунды, так как меньшая — 1-2 секунды — приводила к ошибкам при переводе. На данный момент система работает с обычной речью на нескольких языках, включая испанский, немецкий и французский, а в будущем планируется расширить её до большего числа языков и улучшить скорость перевода. Эта разработка представляет собой шаг к преодолению языковых барьеров и позволяет, например, туристам или деловым людям в чужой стране получать точный перевод речи собеседников в реальном времени, даже в шумных условиях.
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706598.3713745
👍2
Bioprinting Without Breaking the Skin - IEEE Spectrum
https://spectrum.ieee.org/bioprinting-inside-the-body
https://spectrum.ieee.org/bioprinting-inside-the-body
IEEE Spectrum
Bioprinting Inside the Body, Without Breaking the Skin
Ultrasound enables minimally invasive 3D-printing of tissues, therapies, and more
AI Developers Look Beyond Chain-of-Thought Prompting - IEEE Spectrum
https://spectrum.ieee.org/chain-of-thought-prompting
https://spectrum.ieee.org/chain-of-thought-prompting
IEEE Spectrum
AI Models Embrace Humanlike Reasoning
Since OpenAI's ChatGPT launch, AI firms raced to build massive models, but scaling may have hit a wall with GPT-4.5's lackluster performance. Now, focus shifts to human-like reasoning, using techniques like chain-of-thought and metacognition.
The Quest to Ensure Nonspeaking Autistic People Are Heard
https://spectrum.ieee.org/nonverbal-autism
https://spectrum.ieee.org/nonverbal-autism
IEEE Spectrum
The Quest to Ensure Nonspeaking Autistic People Are Heard
Jeremy, a 31-year-old autistic man, defies assumptions by using an AR headset to communicate via the HoloBoard. Despite challenges, new research shows that nonspeaking autistic individuals can type independently. Could AR be the key to unlocking their voices?…
Overcoming Tech Workforce Shortages With IEEE Microcredentials
https://spectrum.ieee.org/ieee-microcredential-program-2671959389
via IEEE Spectrum
https://spectrum.ieee.org/ieee-microcredential-program-2671959389
via IEEE Spectrum
IEEE Spectrum
Overcoming Tech Workforce Shortages With IEEE Microcredentials
New program validates key skills and widens candidate pool
What to Look Out for When Acquiring AI Systems
https://spectrum.ieee.org/ieee-ai-3119-standards
via IEEE Spectrum
https://spectrum.ieee.org/ieee-ai-3119-standards
via IEEE Spectrum
IEEE Spectrum
What to Look Out for When Acquiring AI Systems
New IEEE standard offers 6 steps to guide procurement teams
Prototype Computer Uses Noise to Its Advantage
https://spectrum.ieee.org/thermodynamic-computing-normal-computing
via IEEE Spectrum
https://spectrum.ieee.org/thermodynamic-computing-normal-computing
via IEEE Spectrum
IEEE Spectrum
Prototype Computer Uses Noise to Its Advantage
A new era in computing is here! Thermodynamic computing, akin to probabilistic computing, harnesses noise for efficient problem-solving. Imagine a world where physics-based ASICs tailor solutions to specific needs. Are we on the brink of a computing revolution?…