Около 2018 американская компания Parabon Nanolabs выкатила технологию ДНК фенотипирования. Писал об их достижениях. То есть составления портрета по ДНК, ибо все же цвет глаз, кожи, волос, форма носа, форма лица, челюсти у нас закладывается от мамы и папы. И может даже повезет, что сохранится за время взросления, а не пойдет прахом от занятий боксом, пережитых аварий и прочих косметических вмешательств. Примерно в 2019 году было модно гнать на Китай за уйгуров, в том числе, что компартия их использует для накопления базы данных по связи генотип-фенотип. Тоже писал.
С тех пор много было инфоповодов на разные темы, но вот поспели новости: китайцы выложили свои результаты исследований о днк-фенотипировании. Технология под названием Difface от Китайской академии наук. Примеры/результаты - можете картинки по ссылке заценить. Что забавно: выборка на которой обучали ИИ - около 10000 представителей Хань, а вовсе не малых народностей. Это же и минус, модель явно пока работает только на них. Зато точность заявлена потрясающая.
Думаю не надо объяснять, как это круто для криминалистики и медицины. Как здорово можно будет искать и идентифицировать пропавших и неопознанных.
Надеюсь и наш какой-то хитрый институт ведет свои работы на этот счет. Ибо пусть технология не панацея, а лишь фрагмент мозаики, но никогда не знаешь, какой фрагмент будет решающим.
Около 2018 американская компания Parabon Nanolabs выкатила технологию ДНК фенотипирования. Писал об их достижениях. То есть составления портрета по ДНК, ибо все же цвет глаз, кожи, волос, форма носа, форма лица, челюсти у нас закладывается от мамы и папы. И может даже повезет, что сохранится за время взросления, а не пойдет прахом от занятий боксом, пережитых аварий и прочих косметических вмешательств. Примерно в 2019 году было модно гнать на Китай за уйгуров, в том числе, что компартия их использует для накопления базы данных по связи генотип-фенотип. Тоже писал.
С тех пор много было инфоповодов на разные темы, но вот поспели новости: китайцы выложили свои результаты исследований о днк-фенотипировании. Технология под названием Difface от Китайской академии наук. Примеры/результаты - можете картинки по ссылке заценить. Что забавно: выборка на которой обучали ИИ - около 10000 представителей Хань, а вовсе не малых народностей. Это же и минус, модель явно пока работает только на них. Зато точность заявлена потрясающая.
Думаю не надо объяснять, как это круто для криминалистики и медицины. Как здорово можно будет искать и идентифицировать пропавших и неопознанных.
Надеюсь и наш какой-то хитрый институт ведет свои работы на этот счет. Ибо пусть технология не панацея, а лишь фрагмент мозаики, но никогда не знаешь, какой фрагмент будет решающим.
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
