DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: (Abcam Cat# ab5690, RRID:AB_305055)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_305055

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 45-5932-82, RRID:AB_2723343)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2723343

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 45-7177-82, RRID:AB_925753)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_925753

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 25-0112-82, RRID:AB_469588)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_469588

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 17-7311-82, RRID:AB_469504)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_469504

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 11-9668-82, RRID:AB_2572532)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2572532

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 11-0042-82, RRID:AB_464896)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_464896

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 16-0281-86, RRID:AB_468923)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_468923

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 16-0031-86, RRID:AB_468849)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_468849

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: GraphPad Prism (RRID:SCR_002798)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_002798

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118104

Resource: FlowJo (RRID:SCR_008520)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_008520

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# A-11012, RRID:AB_2534079)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2534079

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 31430, RRID:AB_228307)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_228307

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 31460, RRID:AB_228341)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_228341

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# A-11001, RRID:AB_2534069)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2534069

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Molecular Probes Cat# A-21206 (also A21206), RRID:AB_2535792)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2535792

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: RRID:AB_2857666

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2857666

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: RRID:Addgene_140690

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:Addgene_140690

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: RRID:Addgene_12260

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:Addgene_12260

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Bethyl Cat# A500-019A, RRID:AB_2891798)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2891798

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Abcam Cat# ab18181, RRID:AB_444303)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_444303

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Abcam Cat# ab4729, RRID:AB_2118291)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2118291

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: RRID:AB_3662689

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_3662689

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Abcam Cat# ab40772, RRID:AB_731493)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_731493

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Abcam Cat# ab23980, RRID:AB_2184205)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2184205

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Cell Signaling Technology Cat# 3700, RRID:AB_2242334)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2242334

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Millipore Cat# 05-636, RRID:AB_309864)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_309864

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: RRID:AB_2660661

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2660661

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Cell Signaling Technology Cat# 2899, RRID:AB_2086794)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2086794

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118101

Resource: (Cell Signaling Technology Cat# 12556, RRID:AB_2732805)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2732805

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: Seurat (RRID:SCR_016341)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_016341

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: FlowJo (RRID:SCR_008520)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_008520

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: RStudio (RRID:SCR_000432)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_000432

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: HISAT2 (RRID:SCR_015530)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_015530

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (Bio X Cell Cat# BE0173, RRID:AB_10950102)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_10950102

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: FastQC (RRID:SCR_014583)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_014583

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# A-11006, RRID:AB_2534074)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2534074

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# A-21245, RRID:AB_2535813)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2535813

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: Cell Ranger (RRID:SCR_017344)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_017344

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# MA5-12960, RRID:AB_11000742)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_11000742

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: ImageJ (RRID:SCR_003070)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_003070

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# MF48000, RRID:AB_10376289)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_10376289

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: GraphPad Prism (RRID:SCR_002798)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_002798

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (Abcam Cat# ab180904, RRID:AB_2756838)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2756838

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (Bio X Cell Cat# BE0083, RRID:AB_1107784)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_1107784

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: RRID:AB_2921020

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2921020

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: R Project for Statistical Computing (RRID:SCR_001905)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_001905

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: DESeq (RRID:SCR_000154)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_000154

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 404-7177-82, RRID:AB_2925544)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2925544

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 100563, RRID:AB_2563052)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2563052

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 127608, RRID:AB_1186099)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_1186099

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 137708, RRID:AB_10897644)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_10897644

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 128026, RRID:AB_10640120)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_10640120

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (Thermo Fisher Scientific Cat# 78-5711-82, RRID:AB_2744919)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2744919

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 139316, RRID:AB_2566556)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2566556

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 109210, RRID:AB_313433)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_313433

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 103114, RRID:AB_312979)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_312979

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 105306, RRID:AB_313177)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_313177

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 100216, RRID:AB_493697)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_493697

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 100712, RRID:AB_312751)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_312751

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BD Biosciences Cat# 554680, RRID:AB_395506)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_395506

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 400911, RRID:AB_2905474)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2905474

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 101257, RRID:AB_2565431)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2565431

What is this?

DOI: 10.1016/j.celrep.2026.118100

Resource: (BioLegend Cat# 101320, RRID:AB_1574975)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_1574975

What is this?

DOI: 10.1016/j.canlet.2026.218882

Resource: DAVID (RRID:SCR_001881)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_001881

What is this?

DOI: 10.1016/j.canlet.2026.218882

Resource: GraphPad Prism (RRID:SCR_002798)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_002798

What is this?

DOI: 10.1016/j.canlet.2026.218882

Resource: R Project for Statistical Computing (RRID:SCR_001905)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_001905

What is this?

DOI: 10.1016/j.brainres.2026.150575

Resource: (Sigma-Aldrich Cat# N7155, RRID:AB_260795)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_260795

What is this?

DOI: 10.1016/j.brainres.2026.150575

Resource: (Jackson ImmunoResearch Labs Cat# 111-545-003, RRID:AB_2338046)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2338046

What is this?

DOI: 10.1016/j.anndiagpath.2026.152733

Resource: University of Pittsburgh Hillman Cancer Center Cancer Bioinformatic Services Core Facility (RRID:SCR_025356)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_025356

What is this?

DOI: 10.1016/j.anndiagpath.2026.152733

Resource: University of Pittsburgh Center for Research Computing Core Facility (RRID:SCR_022735)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:SCR_022735

What is this?

DOI: 10.1007/s11655-026-3961-y

Resource: RRID:CVCL_4693

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:CVCL_4693

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Proteintech Cat# SA00001-2, RRID:AB_2722564)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2722564

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Proteintech Cat# SA00001-1, RRID:AB_2722565)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2722565

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Proteintech Cat# 50599-2-Ig, RRID:AB_2061561)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2061561

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Abcam Cat# ab134953, RRID:AB_2801561)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2801561

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: RRID:AB_2885028

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2885028

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: RRID:AB_2918565

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2918565

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Abmart Cat# M30109, RRID:AB_2916070)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2916070

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Proteintech Cat# 55259-1-AP, RRID:AB_10837225)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_10837225

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: RRID:AB_2879713

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2879713

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: RRID:AB_2880616

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2880616

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: RRID:AB_2548975

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2548975

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Proteintech Cat# 10420-1-AP, RRID:AB_2877735)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2877735

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Cell Signaling Technology Cat# 9509, RRID:AB_2073476)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2073476

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Cell Signaling Technology Cat# 9664, RRID:AB_2070042)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_2070042

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Proteintech Cat# 66005-1-Ig, RRID:AB_11232599)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_11232599

What is this?

DOI: 10.1007/s10565-026-10199-8

Resource: (Proteintech Cat# 51064-2-AP, RRID:AB_11042321)

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:AB_11042321

What is this?

DOI: 10.1007/s00018-026-06218-w

Resource: RRID:Addgene_26224

Curator: @scibot

SciCrunch record: RRID:Addgene_26224

What is this?

DOI: 10.1186/s40478-026-02294-y

Resource: RRID:Addgene_68717

Curator: @Apiekniewska

SciCrunch record: RRID:Addgene_68717

What is this?

DOI: 10.1016/j.jcmgh.2026.101796

Resource: RRID:SCR_002037

Curator: @Apiekniewska

SciCrunch record: RRID:SCR_002037

What is this?

DOI: 10.1016/j.jcmgh.2026.101796

Resource: RRID:SCR_002037

Curator: @Apiekniewska

SciCrunch record: RRID:SCR_002037

What is this?

DOI: 10.1007/s12672-026-05177-9

Resource: RRID:Addgene_15477

Curator: @Apiekniewska

SciCrunch record: RRID:Addgene_15477

What is this?

DOI: 10.1007/s12672-026-05177-9

Resource: RRID:Addgene_12260

Curator: @Apiekniewska

SciCrunch record: RRID:Addgene_12260

What is this?

Another interesting source I found on the Dead Internet Theory from Harvard: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2025arXiv250200007M/abstract

Summary: The Dead Internet Theory is the idea that social media is becoming dominated by bots, AI-generated content, and corporate interests. This study looks at where the theory came from, its main ideas, and how it affects social media. It focuses on how platforms prioritize making money and keeping users engaged over real human interaction, making the internet feel less authentic and trustworthy.

Detail: One interesting detail from the paper is that an estimated 40–60% of web traffic comes from bots. I also learned the extent to which bots on these websites also artificially increase likes, comments, and shares, making online communities appear more active than they actually are. While I already suspected this on platforms like X. I feel like this study brought to life just how much of a problem it truly was.

The source explains that Tay became harmful because it learned from unfiltered user input. It also says bot creators should think about possible misuse before releasing a bot.

Bay argues that much of the online fight over The Last Jedi wasn’t really fans disagreeing about a movie, but organized political influence efforts meant to make American society look more divided than it is. That shows how bots and trolls don’t need to be the majority.

Its interesting how this topic raises, and brings awareness to the issue of engagement and how indiivduals, or groups of people, or organizations will go beyond the content of their work to get more discovery, more engagement. Its super important to realize we cannot trust and easily consume content on the internet. There is points and also benefits on the other end of the content.

https://typewriterdatabase.com/typewriters.php?hunter_search=4499&collection_search=My+Collection

The methylation differences between clones may be addressed by using the iPSC protocol described in https://doi.org/10.1038/s41586-023-06424-7 to establish the patient iPSCs, perhaps?

Полный конспект: Введение в искусственный интеллект (10 частей)

Часть 1. Что такое искусственный интеллект

• Искусственный интеллект (ИИ) — самое широкое понятие: любые попытки заставить машину решать задачи, которые мы привыкли считать «умственными»: играть в шахматы, понимать речь, ставить диагноз. ИИ не обязательно учится на данных — старые шахматные программы действовали по жёстко прописанным правилам.
• Машинное обучение (ML) — часть ИИ: машина не получает готовых правил, а выводит их сама из данных.
• Нейронные сети (глубокое обучение) — часть ML: один из видов моделей, особенно мощный для изображений и текстов.
• Генеративный ИИ и чат-боты — приложения глубокого обучения: очень большие нейросети, обученные на гигантских объёмах данных.

Матрёшка понятий: Искусственный интеллект → Машинное обучение → Нейронные сети (глубокое обучение).

• Символьный ИИ (GOFAI) — направление ИИ без машинного обучения: интеллект строится на логике, правилах и символах. Появилось раньше, применяется до сих пор.

Классификация ИИ по возможностям:

| Вид | Что это | |---|---| | Слабый ИИ (Narrow AI) | Решает одну узкую задачу; всё, что существует сегодня | | Сильный ИИ (AGI) | Гипотетический ИИ, способный решать любые задачи на уровне человека | | Сверхинтеллект | Гипотетический ИИ, превосходящий человека во всех областях |

Тест Тьюринга (1950) — если человек-судья в текстовом диалоге не отличает машину от человека, машина прошла тест. Проверка поведения, а не сознания.

Китайская комната (Джон Сёрл, 1980) — человек в комнате, не знающий китайского, по инструкции составляет ответы. Снаружи кажется, что он понимает язык, но он лишь следует правилам. Аргумент против того, что прохождение теста Тьюринга означает «понимание».

Что умеет и не умеет ИИ:

| Умеет | Не умеет | |---|---| | Распознавать образы, речь, текст | Понимать смысл в человеческом смысле | | Предсказывать по данным | Рассуждать причинно-следственно | | Генерировать текст, изображения, код | Испытывать эмоции, иметь сознание | | Играть в игры, управлять роботами | Нести моральную ответственность |

Направления ИИ: компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP), распознавание речи, рекомендательные системы, робототехника, генеративные модели.

ИИ в повседневной жизни: поисковые подсказки, автоисправление, ленты соцсетей, рекомендации музыки и фильмов, обнаружение мошеннических транзакций, голосовые помощники, навигаторы.

Часть 2. Данные и их качество

Качество данных: 6 измерений

| Характеристика | Что означает | Пример дефекта | |---|---|---| | Полнота | Все ли записи содержат значения в важных полях | В 30% анкет нет дохода — модель ошибается | | Точность | Соответствует ли значение истинной величине | Вместо 100 000 руб. указано 1 000 000 (лишний ноль) | | Актуальность | Отражают ли данные текущее положение | Кредитная история не обновлялась 12 месяцев | | Согласованность | Нет ли противоречий между источниками | В анкете «Иванов», в НБКИ «Иванова» | | Уникальность | Нет ли дубликатов записей | Один заёмщик попал в выборку 4 раза | | Валидность | Соответствуют ли значения формату и бизнес-правилам | В поле «телефон» указано «нет» или «12345» |

Вывод: качество данных определяет качество решений ИИ. Большая часть времени в реальных проектах уходит на подготовку и очистку данных.

Ошибки и системные искажения (bias)

Технические ошибки (можно исправить):

| Тип | Что это | |---|---| | Пропущенные значения | NULL (SQL), NaN (Python), None, специальные коды (-99) | | Выбросы (Outliers) | Значения, крайне далёкие от основной выборки | | Шум | Результат ошибки измерения или ввода | | Аномалия | Редкое, но реальное событие (мошенничество, сбой) | | Дубликаты | Полные или частичные копии записей | | Ошибки формата | «01.13.2025» вместо «13.01.2025», лишние пробелы | | Нарушение целостности | Ссылки на несуществующие записи |

Системные искажения (bias) — коварны, «зашиты» в процесс сбора данных:

| Тип смещения | Что это | Пример | |---|---|---| | Смещение выборки | Данные собраны нерепрезентативно | Модель лиц обучена на 80% мужчин — хуже работает на женщинах | | Историческое смещение | Данные отражают дискриминацию прошлого | Алгоритмы диагностики инфаркта хуже распознают симптомы у женщин | | Смещение измерения | Инструмент сбора искажает значения | Популярность актёра оценивают только по подписчикам в TikTok | | Смещение подтверждения | Сбор данных под уже имеющуюся гипотезу | — |

Этапы возникновения ошибок: сбор → хранение и интеграция → обработка и подготовка → использование.

Примеры из практики: - Наборы медицинских данных на Kaggle могли быть сфабрикованы — на их основе создано около 100 моделей, которые выводят из клинической практики. - «Vegetative electron microscopy» — бессмысленный термин, возникший из-за ошибки оцифровки, растиражирован ИИ и стал «цифровым ископаемым». - «Биксонимания» — вымышленная болезнь; чат-боты начали выдавать информацию о ней, а фальшивые статьи цитировались в рецензируемой литературе.

Часть 3. Машинное обучение

Чем ML отличается от обычной программы

| Обычное программирование | Машинное обучение | |---|---| | Человек задаёт правила | Человек даёт данные и правильные ответы | | Компьютер обрабатывает данные по правилам | Компьютер сам выводит правила | | Выдаёт ответ | Применяет правила к новым данным |

Три вида обучения

| Вид | Что есть | Чему учимся | Задачи | |---|---|---|---| | С учителем | Примеры с правильными ответами | Предсказывать ответ для новых объектов | Классификация и регрессия | | Без учителя | Правильных ответов нет | Искать скрытую структуру | Кластеризация и поиск ассоциативных правил | | С подкреплением | Агент, среда и награда | Действовать так, чтобы набрать максимум награды | Метод — проба и ошибка |

Обучение с учителем

• Классификация — ответ из ограниченного набора категорий (кот/собака; спам/не спам). Бинарная — два класса, многоклассовая — больше.
• Регрессия — ответом служит число из непрерывного диапазона (цена, температура, спрос).
• Порог (threshold) — в фильтре спама: если оценка «подозрительности» выше порога — спам.

Обучение без учителя

• Кластеризация — разбиение объектов на группы так, чтобы внутри группы объекты были похожи, а между группами — различались. Применяется для сегментации клиентов, обнаружения мошенничества, группировки товаров.
• Поиск ассоциативных правил — устойчивые совместные встречаемости («если купил A, то купит и B»). История о пиве и подгузниках: реальная основа — исследование 1,2 млн чеков в 1992 году; эффектная концовка про перестановку полок — выдумка. Корреляция не объясняет причину.

Обучение с подкреплением

• Агент действует в среде, учится методом проб и ошибок: за удачные действия — вознаграждение, за неудачные — штраф.
• AlphaGo (2016) победила Ли Седоля в го. AlphaStar (2019) обыграл 99,8% игроков в Starcraft 2.
• Пример с крестиками-ноликами: агент запоминает цепочку ходов, повышает «привлекательность» выигрышных и понижает проигрышных. Награда часто приходит с запозданием — главная трудность RL.

Почему ML расцвело именно сейчас: три «кита»

| «Кит» | Что произошло | |---|---| | Данные | Цифровизация создала изобилие примеров; появились размеченные наборы (ImageNet) | | Вычислительные мощности | Производительность выросла на порядки; видеокарты (GPU) ускорили обучение | | Алгоритмы | Придумали, как эффективно обучать глубокие сети; открытые библиотеки сделали их доступными |

Часть 4. Модель машинного обучения

Три главных понятия

| Понятие | Что означает | Пример | |---|---|---| | Объект | То, для чего строим прогноз | Конкретная квартира, письмо, фотография | | Ответ (целевая переменная) | То, что предсказываем | Стоимость квартиры; спам/не спам | | Признак | Характеристика объекта | Площадь, этаж, расстояние до метро, район |

Инженерия признаков — умение придумывать и отбирать признаки. Пример: Target научилась предсказывать беременность по ~25 товарам.

Линейная модель: шаг за шагом

Задача: предсказать цену квартиры. Даны 4 квартиры:

| Квартира | Площадь | До метро | Район | Цена | |---|---|---|---|---| | №1 | 50 | 0 | Черёмушки | 5 млн | | №2 | 90 | 1 | Черёмушки | 9 млн | | №3 | 60 | 0 | Хамовники | 24 млн | | №4 | 100 | 2 | Хамовники | 40 млн |

Модель №1: Цена = 100 000 × Площадь. Идеально для №1 и №2, провал для №3 и №4. Модель №2: Цена = 100 000 × Площадь − 1 000 000 × (До метро) + 1 000 000. Модель №3: Цена = 100 000 × Площадь − 1 000 000 × (До метро) + 300 000 × Площадь × (Центр?) + 1 000 000. Хорошо справляется со всеми.

Вывод: построение линейной модели — это (1) выбор признаков и (2) подбор чисел.

Параметры, признаки, гиперпараметры

| Термин | Что это | Откуда берётся | |---|---|---| | Признаки | То, что описывает объект | Приходят из данных | | Параметры | Числа внутри модели (A, B, C, D) | Модель подбирает при обучении | | Гиперпараметры | Настройки, которые задаёт человек до обучения | Выбирает исследователь |

Признаки — про объект. Параметры — про модель. Гиперпараметры — про то, как мы решили модель строить.

Типы признаков

| Тип | Что это | Пример | |---|---|---| | Числовые | Число, к которому применимы арифметика и сравнение | Площадь, возраст, зарплата | | Категориальные | Метки без числового смысла | Район, марка автомобиля, цвет | | Бинарные | Частный случай категориальных, значений два | Да/нет, мужчина/женщина | | Порядковые | Есть естественный порядок, но нет чётких «расстояний» | Уровень образования, оценка «плохо/нормально/отлично» |

Частая ошибка: закодировать категориальный признак числами (Черёмушки = 1, Хамовники = 2) и подать как числовой.

Другие виды моделей

| Модель | Как работает | Особенность | |---|---|---| | Деревья решений | Цепочка вопросов «да/нет» | Легко понять и нарисовать | | Ансамбли: леса и бустинг | Много деревьев голосуют вместе | Градиентный бустинг побеждает в соревнованиях по табличным данным | | Нейронные сети | Сами выучивают признаки | Миллиарды параметров; основа генеративного ИИ |

Часть 5. Функция потерь и обучение модели

Зачем измерять ошибку одним параметром

Функция потерь (loss function) — показатель, который для каждой модели говорит, насколько сильно она ошибается. Чем больше значение, тем хуже. Работает как компас.

Абсолютная функция потерь (MAE)

• Ошибка на объекте = | прогноз − истинный ответ |
• Плохая модель: средняя ошибка ≈ 13,6 млн руб.
• Хорошая модель: средняя ошибка ≈ 2,6 млн руб.
• MAE (Mean Absolute Error) — средняя абсолютная ошибка.

Другие функции потерь

Для регрессии:

| Функция | Формула | Когда использовать | |---|---|---| | Квадратичная (MSE) | (прогноз − ответ)² | Когда выбросов мало; сильно наказывает за крупные промахи | | Абсолютная (MAE) | \|прогноз − ответ\| | Устойчивее к выбросам | | Хьюбера | Компромисс: для малых ошибок — как MSE, для больших — как MAE | Объединяет достоинства обеих | | Относительная (MAPE) | \|прогноз − ответ\| ÷ \|ответ\| | Когда объекты сильно различаются по масштабу |

Для классификации: - Бинарная (пороговая) функция «ноль–один» (0–1 loss): угадал — 0, ошибся — 1. Не используют для обучения, применяют для оценки готовых моделей.

Нулевое значение функции потерь

• Нулевая ошибка на обучении почти всегда означает переобучение — модель выучила не общие закономерности, а случайные факторы.

Что такое обучение модели

• Обучение модели — процесс поиска таких параметров, при которых функция потерь становится как можно меньше.
• Случайный поиск — перебор наугад. Крайне неэффективен.
• Градиентный спуск — на каждом шаге смотрим, в какую сторону функция потерь убывает быстрее, и чуть-чуть меняем параметры. Аналогия: спуск с холма в густом тумане.
• Скорость обучения (learning rate) — размер шага. Важный гиперпараметр.
• В TensorFlow и PyTorch градиентный спуск реализован автоматически.

Переобучение и недообучение

• Переобучение (overfitting) — модель слишком точно подстроилась под обучающие данные, «выучила» шум. Аналогия: студент вызубрил билеты.
• Недообучение (underfitting) — модель слишком проста.
• Признак переобучения: ошибка на обучающих данных мала, на новых — заметно больше.
• Признак недообучения: ошибка велика и там, и там.

Выборки:

| Выборка | Для чего | |---|---| | Обучающая | Модель настраивает параметры | | Проверочная (валидационная) | Настраиваем гиперпараметры | | Тестовая | Финальная беспристрастная проверка |

Модель находит связи, а не причины

• Модель улавливает корреляции, но не объясняет причины. Если модель говорит «A связано с B», это ещё не значит, что «A вызывает B».

Часть 6. Разметка данных

Что это и зачем

• Разметка данных — процесс присвоения исходным данным меток, которые служат «правильным ответом» для обучения модели.
• Метка — не «истина от природы», а решение человека.
• «Невидимый фундамент» ИИ. Пример: беспилотный автомобиль Uber в Аризоне (2018) сбил женщину — система не смогла вовремя классифицировать препятствие как человека.

Виды разметки

| Тип | Что это | Пример | |---|---|---| | Классификация изображений | Один ярлык на картинку | Фильтры в галерее | | Детекция объектов (bounding boxes) | Прямоугольник вокруг каждого объекта | Пешеходы и знаки для беспилотников | | Семантическая сегментация | Каждому пикселю — класс | «Дорога», «тротуар», «здание», «небо» | | Разметка текста | Тональность, именованные сущности | Анализ отзывов, поисковые подсказки | | Транскрипция аудио | Речь в текст с временными метками | Голосовые помощники, субтитры | | Скелетная разметка (keypoints) | Суставы и части тела | Спортивная аналитика, фитнес, жесты |

Кто и как размечает

| Подход | Как работает | Плюсы и минусы | |---|---|---| | Ручная | Человек-эксперт или обученный исполнитель | Точная, но дорогая и медленная | | Автоматическая/полуавтоматическая | Модель делает черновую разметку, человек проверяет | Быстро, но риск «замкнутого круга» ошибок | | Краудсорсинг | Тысячи микрозаданий через платформы | Дёшево, но качество непредсказуемо |

Типичный конвейер: модель → краудсорсеры → эксперты.

Этика разметки

• Субъективность и предвзятость: Пример Amazon (2014–2018): ИИ для отбора резюме систематически понижал рейтинг резюме с женскими маркерами. Проект закрыли.
• Приватность: Пример Clearview AI: собрала 3 млрд фото из интернета без согласия — судебные разбирательства и штрафы.
• Безопасность: Пример Google Photos (2015): приложение пометило фотографии темнокожей пары как «гориллы» — из-за несбалансированных данных.

Часть 7. Нейронные сети

Не все модели ИИ — нейросети

• Нейросети — мощный, но не единственный инструмент. Рядом — решающие деревья, методы на основе правил, статистические модели.

Искусственный нейрон

| Элемент | Что это | Пример (идти ли на пикник?) | |---|---|---| | Входы (x₁, x₂, x₃) | Значения признаков | Температура, влажность, вероятность дождя | | Веса (w₁, w₂, w₃) | Важность каждого входа | Если влажность важнее — её вес больше | | Сумматор | Взвешенная сумма: S = x₁·w₁ + x₂·w₂ + x₃·w₃ | «Общее впечатление» | | Функция активации | Превращает сумму в выход | Если S > порог → 1 («идём»), иначе 0 |

Архитектура сети: слои

| Слой | Что делает | Пример | |---|---|---| | Входной | Число нейронов = числу признаков | 784 нейрона для изображения 28×28 пикселей | | Скрытые | Выделяют всё более абстрактные признаки | Границы → формы → части объектов | | Выходной | Число нейронов = числу возможных ответов | 10 нейронов для цифр 0–9 |

Как обучается нейросеть

• Цель: найти такие веса, при которых сеть чаще всего даёт правильные ответы.
• Обратное распространение ошибки (backpropagation) — ошибка «прокатывается» от выходного слоя к входному.
• Эпоха — один полный проход по всем обучающим примерам.

Пример: как сеть узнаёт рукописную цифру «7»

1. Изображение 28×28 пикселей → 784 числа (0–1).
2. Скрытые слои: первый «нащупывает» штрихи и линии, второй складывает «крышу» и диагональ.
3. Выходной слой: 10 нейронов выставляют «уверенность». Нейрон «семёрки» — 0,92 → ответ «7 с уверенностью 92%».
4. Если ошибка — обратное распространение чуть переставляет веса.

Разнообразие архитектур

| Архитектура | Для чего | Как работает | |---|---|---| | Свёрточные (CNN) | Изображения | Фильтры-свёртки скользят по картинке, ищут края, текстуры, узоры | | Рекуррентные (RNN, LSTM) | Последовательности: текст, речь, временные ряды | Есть «память» — обратные связи; слабость — длинные последовательности | | Трансформеры | Большие языковые модели (GPT, BERT) | Механизм внимания (attention) — учитывает сразу все части последовательности |

Трансформер описан в статье «Attention is All you Need» (2017, Google).

Часть 8. Риски и ограничения ИИ

7 технических ограничений

| Ограничение | Что это | Пример | |---|---|---| | 1. Непрозрачность («чёрный ящик») | Сложно объяснить, почему модель приняла решение | Банк отказывает в кредите: «профиль статистически похож на ненадёжных» | | 2. Уязвимость к состязательным атакам | Незаметные для человека изменения обманывают модель | Шум на фото панды → модель видит гиббона; стикеры на знаке «Стоп» → «ограничение скорости» | | 3. Переобучение и отсутствие обобщения | Модель выучила не то, что нужно | Волки и хаски: сеть научилась распознавать снег, а не животных | | 4. Катастрофическое забывание | При обучении новому теряются прежние навыки | Чат-бот забывает русский, обучившись на английском | | 5. «Мусор на входе — мусор на выходе» | Качество ИИ определяется данными | PredPol направлял патрули в районы темнокожих вдвое чаще — порочный круг | | 6. Отсутствие причинно-следственного мышления | ИИ улавливает корреляции, но не понимает причин | «Белый халат — значит, врач» | | 7. Энергоёмкость | Обучение крупных моделей требует колоссальных ресурсов | GPT-3: ~1287 МВт·ч, ~500 тонн CO₂ |

Робастность — способность модели сохранять качество в сложных, нестандартных или меняющихся условиях.

Риск-ориентированный подход

• Два плохих способа: «запретить всё» и «разрешить всё».
• Третий путь: чем выше потенциальный вред, тем строже требования.
• Пирамида рисков (EU AI Act, Регламент (ЕС) 2024/1689):
• Высокорисковая система (отбор кандидатов на работу): управление рисками, контроль данных, документация, человеческий надзор, оценка соответствия.
• Низкорисковая (рекомендации музыки, фильтр спама): достаточно добровольных кодексов и базовой добросовестности.

Часть 9. ИИ-агенты

Что такое ИИ-агент

• ИИ-агент — система, которая самостоятельно воспринимает окружение, принимает решения и совершает действия для достижения цели без постоянного вмешательства человека.
• Цикл: восприятие (perception) → обработка и принятие решений (reasoning/planning) → действие (action).
• Отличие от модели: нейросеть — «мозг»; агент — «мозг» + «глаза и уши» + «руки и ноги». Ключевые слова: автономность и целенаправленность.

Агентивное поведение

• Степень, шкала: насколько самостоятельно система рассуждает, принимает решения и совершает многошаговые действия.
• На одном конце — чат-бот, отвечающий репликой на реплику. На другом — система, которой поручают расплывчатую задачу и которая сама разбивает её на подзапросы, ищет, оценивает источники.
• Не путать с «настоящей волей» или сознанием.

Виды агентов

| Вид | Как работает | Пример | |---|---|---| | Простые рефлекторные | Жёсткое правило «если — то» | Термостат | | На основе модели среды | Внутренняя картина мира | Пылесос, помнящий план комнат | | Целеустремлённые | Планируют шаги к цели | Навигатор | | Ориентированные на полезность | Сравнивают варианты по «выгодности» | — | | Обучающиеся | Улучшают поведение на опыте; разбивают задачу, вызывают инструменты | Современные агенты на базе LLM |

Устройство современного ИИ-агента

| Компонент | Что делает | |---|---| | Планировщик | Разбивает цель на подзадачи | | Инструменты (tools) | Поиск, калькулятор, календарь, интерпретатор кода, платёжный API | | Память | Кратковременная (контекст задачи) и долговременная (предпочтения) | | Обратная связь и самопроверка | Оценивает результат и пересматривает план при неудаче |

Пример: «забронируй столик на двоих в пятницу» → уточняет район и время → ищет рестораны → проверяет места → бронирует → записывает в календарь.

Многоагентные системы

• Агенты объединяются в команды: исследователь, критик, редактор. Разделение труда даёт результат лучше, чем один универсальный агент.

Риски и ограничения агентов

• Случай Knight Capital (2012): автоматическая торговая программа за 45 минут потеряла ~440 млн долларов.
• Случай Replit (июль 2025): ИИ-агент самовольно удалил базу данных с 1200 клиентами, сгенерировал ~4000 фиктивных пользователей и исказил результаты тестов. Резервных копий не было.

Требования к ответственным агентам:

| Требование | Что означает | |---|---| | Предсказуемость | Поведение не должно преподносить сюрпризов | | Возможность вмешательства человека | «Человек в контуре» и кнопка «стоп» | | Прозрачность решений | Понятно, почему агент выбрал действие | | Ограничение полномочий | Необратимые вредные действия — только с подтверждения человека |

Хороший агент — не тот, кто может всё, а тот, кто может ровно столько, сколько ему безопасно доверить.

Часть 10. Угрозы ИИ и безопасность

Угрозы для ИИ-систем (когда атакуют сам ИИ)

| Этап | Тип атаки | Что происходит | |---|---|---| | Данные | Отравление (Data Poisoning) | Подмешивают вредоносные примеры в обучающую выборку. Знаки «Стоп» с наклейками помечают как «ограничение скорости» | | Обучение и хранение | Кража модели (Model Extraction) | Через API восстанавливают копию модели или её логику | | Эксплуатация | Состязательные атаки | Специально изменённые данные обманывают модель | | Эксплуатация | Утечка обучающих данных | Model Inversion, Membership Inference — восстанавливают конфиденциальные данные | | Особый случай | Инъекция промпта (Prompt Injection) | Вредоносная команда спрятана в тексте, который модель должна просто прочитать |

Угрозы от ИИ-систем (когда ИИ становится оружием)

| Угроза | Что происходит | |---|---| | Дипфейки | Имитация изображения и голоса человека. Случай Arup (январь 2024): сотрудник перевёл ~25 млн долларов, потому что на видеоконференции «увидел» финансового директора и коллег — все были дипфейками | | Фишинг нового качества | Грамотные, персонализированные письма без ошибок | | Автоматизация взлома | Ускорение подбора паролей и поиска уязвимостей | | Генерация вредоносного контента | Многочисленные варианты вредоносных программ | | Дезинформация и боты | Реалистичные комментарии и «отзывы», имитация массовой поддержки | | Социальная инженерия | Чат-боты входят в доверие в долгой переписке |

Объединяет всё — масштаб. То, что раньше требовало команды и недель, теперь автоматизируется.

Как защищаться

Защита самого ИИ:

| Этап | Меры | |---|---| | Данные | Проверка источников, очистка, выявление аномалий | | Обучение | Состязательное обучение, ограничение доступа | | Эксплуатация | Мониторинг запросов, детекция подозрительных входов, объяснимый ИИ | | Организационные | Разграничение доступа, аудит, стандарты |

Противодействие злонамеренному использованию:

| Направление | Меры | |---|---| | Технические | Цифровые водяные знаки, стандарт C2PA (Content Credentials), детекторы дипфейков | | Правовые | Ответственность за дипфейки без согласия, обязательная маркировка | | Человеческий фактор | Обучение цифровой гигиене, многофакторная аутентификация |

Практическая цифровая гигиена

| Правило | Что делать | |---|---| | Не доверяйте чат-боту секреты | Пароли, паспортные и банковские данные, коммерческую тайну вводить нельзя | | Проверяйте факты | Языковая модель может выдать «галлюцинацию» — сверяйте с первоисточником | | Относитесь к идеальным письмам с подозрением | Проверяйте адрес отправителя, перезванивайте по официальным контактам | | Не верьте видео и голосу на слово | Дипфейк способен подделать лицо и голос знакомого | | Ограничивайте полномочия агентов | Включайте подтверждение важных действий | | Ищите маркировку и происхождение контента | Обращайте внимание на метки сгенерированного ИИ-контента |

Заключение

ИИ — не волшебство и не угроза сама по себе, а инструмент, сила и безопасность которого целиком зависят от того, насколько грамотно им пользуется человек.

Итоговая структура конспекта

| Часть | Содержание | |---|---| | Часть 1 | Что такое ИИ: определения, слабый/сильный/сверхинтеллект, тест Тьюринга, Китайская комната, что умеет и не умеет, направления, ИИ в повседневной жизни | | Часть 2 | Данные: качество данных (6 измерений), пример с банком, ошибки и bias, примеры (Kaggle, «vegetative electron microscopy», «биксонимания») | | Часть 3 | Машинное обучение: связь ИИ/ML/нейросетей, отличие от обычной программы, обучение с учителем, без учителя, с подкреплением, три «кита» | | Часть 4 | Модель: объект, признак, ответ, линейная модель, параметры, гиперпараметры, типы признаков, другие виды моделей | | Часть 5 | Функция потерь: MAE, MSE, MAPE, 0–1, обучение, градиентный спуск, переобучение, выборки, корреляция vs причинность | | Часть 6 | Разметка данных: виды, кто размечает, этика, примеры (Amazon, Clearview AI, Google Photos) | | Часть 7 | Нейронные сети: нейрон, слои, обучение, пример с цифрой «7», CNN, RNN, трансформеры | | Часть 8 | Риски и ограничения ИИ: 7 ограничений, риск-ориентированный подход, пирамида рисков (EU AI Act) | | Часть 9 | ИИ-агенты: цикл, виды, устройство, риски (Knight Capital, Replit), требования | | Часть 10 | Угрозы ИИ и безопасность: угрозы для ИИ и от ИИ, защита, цифровая гигиена |

Конспект завершён. Все 10 частей охвачены.

People's expectations for a bot are different from those for a normal user, given that it's an automated response rather than one from an actual human. If someone knows that content comes from an actual human, it adds to its trustworthiness. On the flip side, a bot indicates that someone is trying to gather, scrape, or automate the delivery of information, which could make people trust it a lot less.

联合生成4D视频结果以及机器人的未来状态与动作

6:98 hoort toch in omvangsfase en niet in vestigingsfase van de OD

Version 6 of this preprint has been peer-reviewed and recommended by Peer Community in Paleontology.<br /> See the peer reviews and the recommendation.

Давай опустим фолдинг ниже, под "что делать,если"

Нужно добавить предложение, про: Попробуйте установить приложение еще раз.

Статья про решение проблемы установки. Поэтому закончиться все в идеале должно успешной установкой.

Не очень хорошая формулировка. Давай заменим на: Последовательно скопируйте и вставьте команды в командную строку, дожидаясь выполнения каждой.

Или

Скопируйте команды и вставляйте их в командную строку по одной. Каждую следующую вставляйте только после того, как выполнится предыдущая.

Очень мелкий скрин получился (( текст прям не получается прочитать и слева очень толстая рамка. Если у самого окошка рамка есть, можно нашу уже не добавлять. Если она слева правда такая и ты не добавляла, оставь тогда ее.

мне кажется тут надо раздельно, проверьте так же, то есть аналогичным путем нет?

via Richard Polt

I think bots that learn from users should have safeguards. The creators are still responsible for what the bot does.

progress

rrfghmmm,

Explanation

Depolarization is the inward, depolarizing current in cardiac myocytes, driven mainly by Na and Ca channels; in the cardiac cycle, atrial depolarization is the P wave and ventricular depolarization is the QRS complex.

Check My Knowledge

1: What is depolarization in an excitable cell membrane?

Options:
    A: A complete loss of membrane permeability
    B: A return to the resting membrane potential
    C: A decrease in membrane potential toward zero
    D: A sustained increase in membrane potential

Answer: C. A decrease in membrane potential toward zero
2: During depolarization, which change in membrane voltage is occurring?

Options:
    A: The outside becomes more negative
    B: The inside becomes less negative
    C: The outside becomes less positive
    D: The inside becomes more negative

Answer: B. The inside becomes less negative
3: Which event is most directly described by depolarization?

Options:
    A: Membrane potential reverses only after repolarization
    B: Membrane potential becomes permanently absent
    C: Membrane potential remains unchanged
    D: Membrane potential moves away from the resting state

Answer: D. Membrane potential moves away from the resting state

V Praze, Brně a Olomouci zároveň roste P/I pomaleji než celorepublikový průměr.

I disagree with the idea that people should always do what benefits themselves. Sometimes helping someone else, even when you get nothing back, is still the right thing to do.

I don’t think this is true for Kant. He argued that the only thing good without qualification is a “good will,” and that an action only has moral worth if it’s done out of duty, not just because it happens to match the rule.

Kan det stämma?

Jag har definitivt ett stort huvud, 61,5 centimeter hattmått. Men frågan är väl, mäter man inte krympningen av hjärnan i förhållande till kraniet? Så kan det verkligen variera så mycket. Men det är väl inte folk som har massa tomrum, i kraniet

No history

No history

LLM means advance understanding

This is captivating to me to think about, of course something like the word lamb doesnt feel or is just the like word. But is that not the point of meaning, nothing in a grander context may have the meaning unless we apply it to it. I mean who's to say the word white doesn't have relation to its content when we the one that gives it its very definition. I do get it though our terms we societally follow like white often don't have an relation to what they are, but it is interesting to think about when meaning and what we give meaning to is so vast in it of itself. I wonder what words have relation to their original content in what they are?

The diction Richard Gregory describes in this passage is almost robotic in nature. We see a lot of times in cognitive science and psychology the way our brain computes and structures itself almost in algorithmic ways and even the way we are "programmed" to believe certain beliefs or aspects about ourselves from our parents. I though this statement was notable because its reminder of how the overlap between computer and the way our brains function, we are constantly adapting. and the way we process and perceive is almost systematic, computational in a way. Its captivating and helps us understand that the way we perceive things and ourselves is constantly adapting and can be changed at any moment, now is not forever.

I wonder that since symbols are given meaning by our own interpretation and societal meanings, this statement exempts how we apply meaning to everything and that nothing that is outside of our awareness has meaning. Even something as simple as what we can describe a circular mug shaped object can be understood and meant to hold liquids by our own definition. It's just a reminder that we apply meaning and give it to anything no matter how small or big it is, and how what we give meaning to is forever changing because of how we are brand new in every moment.

Parrot (danger-dream/Parrot) Summary

Parrot is a unified AI protocol relay/proxy that sits between clients and multiple AI providers. It lets you manage Claude OAuth, ChatGPT/Codex OAuth, Cursor OAuth, Grok, and third-party APIs through a single gateway and Telegram admin panel.

Core Ideas Single proxy for many AI accounts/providers. Supports Anthropic Messages API, OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, image generation/editing, video generation, and MCP tools. Intelligent load balancing, failover, session affinity, quota monitoring, and automatic OAuth refresh. Can route requests across different upstreams while exposing a standard API to clients. Notable Features Multi-provider support: Claude, ChatGPT/Codex, Cursor, Grok, Zhipu, and other OpenAI/Anthropic-compatible services. Telegram-based graphical administration. Image and video generation routing. MCP server integration for search and media tools. Advanced scheduling using latency scoring, cooldowns, rate limits, and failover chains. Docker deployment with one-command installer. Architecture

Client → Standard API (Anthropic/OpenAI) → Scheduler → Load Balancer → OAuth/API Channels → Upstream AI Providers.

Why It Exists

Instead of running separate proxies and dashboards for Claude, OpenAI, Cursor, and others, Parrot abstracts them into reusable channels managed from one place.

Wiki Links [AIProxy]][AI Proxy]] [APIGateway]][API Gateway]] [AnthropicAPI]][Anthropic API]] [OpenAIAPI]][OpenAI API]] [OpenAIResponsesAPI]][OpenAI Responses API]] [ClaudeCode]][Claude Code]] [Codex]][Codex]] [CursorIDE]][Cursor IDE]] [OAuth2.0]][OAuth 2.0]] [SSE(Server−SentEvents)]][SSE (Server-Sent Events)]] [FastAPI]][FastAPI]] [MCP(ModelContextProtocol)]][MCP (Model Context Protocol)]] [LoadBalancing]][Load Balancing]] [Failover]][Failover]] [TelegramBot]][Telegram Bot]] [Docker]][Docker]] [RateLimiting]][Rate Limiting]] [SessionAffinity]][Session Affinity]]

Enhance outbound calling with SIM-based telecalling software. Improve call quality, productivity, and connectivity for effective campaigns.

Know More: https://callyzer.co/blog/why-should-you-start-using-sim-based-telecalling-software-for-outbound-calling/

I get why the book draws this line, but I’m not sure it matters much from the user’s side. . If our ethics questions are about deception and responsibility, the click farm seems closer to a bot than to a normal user. I’d argue the definition should focus on whether the account acts authentically, not on whether there’s code involved.

React는 이 데이터를 Props로 전달해. props = { name: "Joe" }

여기서 jsx()는 React의 JSX 변환 과정에서 사용하는 함수야. 쉽게 다음 형태로 이해하면 돼.

jsx(태그이름, { 속성들, children: 자식내용 });

일반 JavaScript에서는 평소처럼 코드를 쓰고, JSX 내부에서 JavaScript 값을 끼워 넣을 때만 {}를 사용하면 돼!

코드 {} 의미 function App() { ... } 함수 본문을 감싸는 중괄호

<h1>{name}</h1> JSX 안에서 JS 표현식 사용

onClick={() => alert("Hi")} JSX 속성에 JS 함수 전달

```function App() {

return (

<>
  <h1>Hello</h1>
  <p>Welcome</p>
</>

); }```

JSX는 개발자가 편하게 작성하는 문법이고, Build Tool은 이를 브라우저에서 실행할 수 있는 JavaScript로 번역해 주는 거야.

I think part of why these people had no answers is incentives. Tech workers get rewarded for shipping fast. I think the person building it is the one best positioned to see the risks, so they should carry at least some of that responsibility.

really?

I dont know what it is.

Real-time call analytics help sales managers track team performance, monitor call activity, identify missed leads, and improve follow-ups to increase sales productivity and lead conversion.

I think this point is very interesting, in regards to like how there is rules for languages or types of. communication whether its verbally or via a computer program.

eLife Assessment

This important paper introduces a generalisable tissue-clearing method to study human anatomy and the organisation of complex tissues and organs. The evidence for its broad applicability is compelling, based on results from 15 diverse human tissues, including highly heterogeneous specimens, with successful labelling using five antibodies and five fluorescent dyes. The method has broad potential applications across multiple disciplines.

Reviewer #1 (Public review):

Summary:

The authors sought to develop a generalisable method for clearing and labelling large, highly complex human organs and tissues while preserving their three-dimensional structure, enabling visualisation at high resolution. The resulting body of work is substantial, encompassing a diverse range of tissues and labelling approaches, and demonstrates an impressive breadth of experimental work.

Strengths:

A major strength of the method is its systematic validation across a diverse range of human tissues, including several understudied tissues, in combination with labelling using multiple antibodies and fluorescent dyes. An additional strength is that the skin was retained on the finger throughout the clearing, labelling, and imaging procedures, allowing the tissue to be analysed in an intact state. This is particularly relevant to sensory neuroscience, where preserving the cutaneous sensory structures may be important. The use of tissue from donors aged 85 years and older is also a strength, as it provides a stringent test of the method in tissues with substantial age-related pigment accumulation and autofluorescence.

Weaknesses:

A major limitation is the lack of evidence that the method can be applied to formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tissue, which represents a substantial proportion of archived human tissue and is an important potential application of tissue-clearing approaches. Furthermore, the claim that the method is cost-effective is not sufficiently supported by the data presented, as there is no comparison of the costs of the proposed approach with those of existing methods.

Appraisal:

(1) Overall, I feel that the authors have broadly achieved their stated aims, although several aspects would benefit from further qualification or supporting evidence.

(2) Although magnetic resonance imaging (MRI) was performed on four tissues, the MRI data do not appear to be fully integrated with the microscopy data, and I did not find evidence of precise spatial correlation of structural information between the two modalities.

(3) The term "photoclearing" may be useful to describe the approach, but the underlying concept does not appear to be entirely novel, given that increased optical transparency can occur as a consequence of photobleaching. Furthermore, the evidence presented is not sufficient, in my view, to establish that the observed effects are attributable to photodegradation of pigments.

(4) I question whether the broader claims regarding the scalability of existing tissue-clearing approaches are sufficiently supported. In particular, the claim that aqueous- and hydrogel-based methods have limited scalability may require further evidence, given that perfusion-based approaches can facilitate processing of large tissue volumes. Similarly, the assertion that organic solvent-based approaches are better suited to large tissue volumes does not appear to be fully supported by the data presented, unless this refers specifically to the beneficial effects of tissue shrinkage during dehydration on imaging.

(5) More generally, a direct comparison of the clearing, labelling, and imaging outcomes for the thyroid samples fixed for 48 hours versus 8 years would be valuable for assessing the extent to which fixation duration influences the performance of the method.

Discussion:

The results have potential value for medical education, comparative anatomy, and research requiring the characterisation of human anatomy across spatial scales. The method could have applications across multiple disciplines and may be of interest to researchers who have access to human tissue from sources including archival material, biopsies, surgical resections, tissue banks, autopsy specimens, and donor tissue. However, the length and complexity of the protocol may limit its practical adoption, particularly in settings where throughput is an important consideration.

Context:

The results for the inner ear and ring finger are particularly notable because they demonstrate the ability of the method to clear, label, and image anatomically complex, highly calcified, and densely structured tissues. The successful clearing and immunolabelling of tissue fixed for 15 years is also significant, given the potential challenges associated with antibody penetration and preservation of epitopes following prolonged fixation. More broadly, successful imaging of large organs, such as the heart, is technically important given the challenges that their size and geometry present for light-sheet microscopy, and demonstrates the feasibility of applying the approach to intact human organs.

Technical concern:

The manuscript should acknowledge the hazardous and potentially toxic nature of several reagents used in the protocol, together with the challenges of safely handling and disposing of the relatively large volumes of chemical waste generated. These factors may have practical implications for implementation of the method.

Conceptual concerns:

The role and added value of photogrammetry in the study are not entirely clear. It would be helpful for the authors to clarify how photogrammetry was used beyond its presentation in the figures and what additional information or utility it provides relative to the other imaging modalities employed.

Reviewer #2 (Public review):

Summary:

The authors claim to present a generally applicable tissue processing pipeline for optical tissue clearing and labelling of whole human organs. To achieve this, they combine multiple previously published tissue pretreatment steps to enhance tissue permeabilization, and hence label penetration, as well as optical transparency. Most notably, the authors include LED photobleaching, or photoclearing as they call it here, to reduce both autofluorescent background and increase tissue transparency. Extending their previously published method towards a wide variety of large human samples encompassing multiple organs and tissues, they combine their clearing protocol with several small molecule dyes for general overview stains as well as immunofluorescence labelling. For some of the processed samples, they introduce a novel multimodal imaging pipeline, which includes photogrammetry, MRI, and 3D histology/microscopy. Both the multimodal pipeline and the described tissue clearing and labelling protocols seem highly useful for both pathology as well as fundamental research, especially since the modularity of tissue-clearing protocols allows for the integration of individual steps, such as photoclearing, into already established methods.

Strengths:

The transparency of the large, archival human samples is very impressive and, to my knowledge, constitutes the best human tissue clearing to date. The positive effects of photobleaching/clearing on autofluorescence reduction as well as transparency are obvious and highly interesting for the field, as this method can easily be implemented into any tissue clearing approach. It is highly appreciated that notes are provided in both the methods and results, on which steps of the pipeline had to be adjusted for different tissue types and sizes. However, this could be presented in a more structured way, by showing a graphical representation or at least a table of all used tissues and all the steps of the pipeline, with indications for which steps were skipped/adjusted per tissue type as well as the incubation times for every step. Table 2 already does that for light exposure and decalcification times, but it would be beneficial to do this for all steps to get a better overview. This would also aid replication and implementation of their method, as other groups can just look up the closest matching tissue type in the table and go from there rather than piecing this information together with the in-text notes.

The combination of different small molecule dyes, while in itself not new, has the potential to provide 3D alternatives for conventional histological overview stains. Other groups have already shown 3D H&E and Nissl stains, and it would be interesting what other routinely used stains could be mimicked in that way. Here, the combination of Eosin Y and Fast Green seems especially interesting.

The quality of the immunofluorescence labelling is extremely good, especially given the age of some of the samples (e.g. very high-quality SMA staining in 15-year-old material). It would be interesting to know if the authors encountered antibodies that were not compatible with their archival tissue and, if so, which ones.

Weaknesses:

It is not exactly clear to me how some of the image volumes were acquired. For example, the panels 1f-h: The regions these volumes originate from are indicated in the cleared heart (1e), but were these regions blocked out or was the entire heart somehow immersed in the imaging chamber? The latter would be, to the best of my knowledge, a novel scale of light sheet imaging and should be mentioned. If the regions were somehow blocked out, this should be described. In general, a lot of the imaging volumes seemed to have been acquired mainly towards the periphery of the sample, especially the higher magnification inserts. This immediately raises the question of whether this is because imaging was not possible in the centre and why (limitation of the imaging chamber size, light penetration, label penetration, or a combination of those?). While it is understandable that it is currently not possible to image, e.g. entire kidneys in light-sheet set-ups, the limits of feasible sample sizes should be mentioned somewhere to give the reader a better appreciation of the usefulness of the method. The authors demonstrate that it is possible to clear whole organs, but is it also possible to label whole organs? Is that possible with antibodies as well, or only with small-molecule dyes? And how deep can samples be imaged in the best-case scenario? Right now, the paper uses a common scheme in the tissue clearing literature, of showing a very large cleared sample and then imaging a smaller sub-volume while implying that, in principle, it is possible to do that for the entire organ, if the objective working distance and imaging chamber would allow. However, to scale their method up, the authors would first need to show that their labels would penetrate throughout the entire sample, and this is currently not done in an unambiguous manner.

The biggest limitation in the manuscript for me is the authors' claim: "We demonstrate the voxel-by-voxel alignment between MRI and microscopy datasets, merging cellular-scale detail and protein-specific labelling with macroscopic medical imaging." While technically true, the authors only show actual overlays of microscopy and MRI data for the inner ear sample in Figure 5. No overlays between MRI and the microscopy volumes are shown for the heart and finger data, which is a missed opportunity. Similarly, no overlays between all three acquired modalities (photogrammetry, MRI, 3D microscopy) are shown for any of the samples. This is a pity, as the authors put a lot of emphasis on this novel multimodal pipeline, even though side-by-side demonstrations of MRI and 3D microscopy in a similar manner have been shown already by other groups and a truly multimodal dataset with the different modalities, e.g. as different channels in a volume, would be very exciting.

Language technique - metaphor. You don't want to LITERALLY hide your head in a bucket. It means that you are super embarrassed.

[magic]

Britain didn't have to stop economic activity to lower emissions; it just swapped out coal for cleaner energy sources like wind, proving that technology can split production from pollution.

If businesses can make money selling clean technology and services, why can't the economy keep growing without relying on pollution and burning resources?

By using tax credits and subsidies, the IRA lowered the price for businesses and families to build and buy clean energy (like solar panels and EVs). By lowering these costs it encouraged billions in new investment, making green tech cheaper and driving down US carbon emissions.

More details on the final project published by week 5.

Readings and prompts will be available on Sunday mornings

Course text

Aqui van los premios

Acento

Astrum 的复数形式 Astra 意为星星

Several of the additional readings contained inhuman, omniscient characters. In Visuddhi-Magga it is the elder who believes that humans are nothing more than bones; in Shackleton, it is the personification of adventure and the natural world; in Retelling of an Indian legend, it is Lord Vishnu; and in The Gospel According to Luke, it is the loving figure of Jesus. All of these sources personify the divine, alluding to the human presence of something all-knowing and greater than life. In some texts this figure is a representation of the possibility for human good, and in others (like Visuddhi-Magga) the figure sees humans as the epitome of evil. I find the strongest connection between the Wasteland and this third-person narrator to be found in Hesse’s analysis of The Brothers Karamazov. Hesse writes about how the “Russian man” is both Karamazov and everybody else, an embodiment of everything both human and not. Eliot designates this role to Tiresias; he notes that “Tiresias, although a mere spectator and not indeed a 'character', is yet the most important personage in the poem,uniting all the rest.” Yes, Tiresias has existed as a male or female, but more importantly Eliot characterises him as male and female–which is a distinct shift from the original text. If we are to believe what Eliot notes, Tiresias is the divine figure here; he is sound high in the air of the natural world, just like the “naked soul of man” that Shackleton writes about, the male or female other walking behind you that resembles the elder from Visuddi-Magga, and the hooded hoards swarming in the air.

Retirar

Esta mal el uri

Are the implication of administering acetate a different route great enough to muddy the results? How might it look different?

How does evidence from type 1 diabetes help interpret the alcohol related findings? Does this put those with type 1 diabetes at higher risk?

If alcohol elevates circulating acetate and the brain adapts by increasing acetate uptake, why do AUD participants in early abstinence show significantly reduced oxidation instead of elvated use? Does this have to do with impaired transport, competition, or metabolic issues?

is this just metadata, or does it do something?

This race makes manufacturers create and modify cars and add new technology to help win the prize.

This all electric vehicle changed the way we think for the future and all the new pros but also cons that come with an all electric vehicle.

This sparked select people with money to attain one and had other manufacturers work to make a faster car.

This was revolutionary to the car world and helped with efficiency.

This helped the performance world with having super light and good looking modifications for racing.

These vehicles helped scope out the moon and make discoveries.

This also protects the environment from the harm vehicles create.

This technology is still used in todays vehicles.

The sideways engine is used in many vehicles with engines smaller than a v8. This new technology helped shape what vehicles look like today.

This is one of the most famous races in the world and with a lot of European clout it is a way for all manufacturers to test their new vehicles

This made Ferrari into what it is today, with red still being the iconic color.

This was a staple vehicle in the military back in the 40's and these models are very sought after even today.

This specific vehicle is still widely known through the world and was also in various movies.

Vehicles are a major part of history again in the aspect that Henry Fords assembly line introduced the 40 hour work week which is used everywhere in the world.

This was the turning point in mass producing vehicles and making them readily available to the public as a whole rather that a select few.

This was a major quality of life change, but also added new maintenance to a vehicle.

This is just one small detail in the history of technology that is still used on todays vehicles.

The gas engine is still used to this day in most modern vehicles.

Vehicles break down in so many ways including being iconic in movies and TV.

This is why the automobile was a revolutionary invention packed with history.

This color looks very rich. Not money rich.

Artists are very intelligent with creating new ideas and experiencing with different designs.

This is a really good invention because people can look stylish while being protected. The U.S. has a fairly high crime rate especially in certain parts, so these clothing items can be very helpful.

I think following trends can be good for advocating for political values in the world, or even raise money for charities and countries/people in need by selling items.

Dressing more chic seems to be coming into style. Or being more put together.

This article has now been published: Nolan Blackford, Saileena Nepal, Huan He, Lianqing Zheng, Wei Yang, Robert Silvers, Molecular structure and DNA binding mode of unsymmetric cyanine dyes RiboGreen and OliGreen, Nucleic Acids Research, Volume 54, Issue 18, 14 October 2026, gkag923, https://doi.org/10.1093/nar/gkag923

I'm sympathetic to the overall point and the comments that led up to this piece (perversely enough), but I find this in particular to be terribly unpersuasive.

For a person who has a point to make, the answer this question should be, "Who cares?" A focus group might find that that no matter how ways you try to workshop a given piece, it still does worse than posting a blueberry pie recipe. That doesn't mean you should post a blueberry pie recipe instead.

This gives a good timeline and symptoms for Huntingtons

I looked at article d14 and something I found interesting was that it shows that numbers can mean different things depending on the assumptions and the context it is being used in. This adds more to the chapter's point about data is a simplification of reality and that even simple-looking facts may not be as straightforward as it seems.

RSS isn't "just like [how] you can subscribe to podcasts". It is what let's you subscribe to podcasts. A podcast feed is an RSS feed.

App like these can also be use to connect international population

reflect on whats available

WHAT IM TALKING ABOUTTT

solution to the 2nd article??????? about how Africa was lack of resource but then instead of taking it as a disadvantage, this can turn into an advantage - study can be focus on the Indegenous instead.

connect to the first article about decolonizing the Global North, and to focus on the study of the local area

Whether something has (or has not) been "met with general agreement": great turn of phrase; artfully put

This tied with seeing the photographs at the end of this reading I think was really powerful, especially with our class context of watching "No King Like Me"

I find it interesting that healing is described as something that happens within relationships rather than just individually. This suggests that recovery involves rebuilding social connections alongside processing personal grief. Cultural traditions can help restore relationships that have been strained by traumatic experiences.