Меморандум Комиссии по борьбе с лженаукой про астрологию:
https://klnran.ru/2023/12/memorandum-3-astrologija/

Спойлер:
Настоящим меморандумом Комиссия констатирует, что утверждения астрологов не имеют научных оснований. Астрология может служить развлечением, но если астрологические утверждения и методы выдаются за объективные или научные, их следует характеризовать как лженаучные.

Моё же мнение на этот счёт таково, что если даже рассматривать астрологию, как "развлекательную" дисциплину, то она приносит людям больше вреда, чем пользы. Как минимум потому, что люди, искренне верящие в астрологию, базируют на основе необоснованных рекомендаций, данных астрологами, вполне реальные действия. Кроме того, вера в астрологию может быть лазейкой для других суеверий и заблуждений.

#science

Новое видео от Александра Панчина:
https://www.youtube.com/watch?v=KjhI4vDfMdY

#science

#programming #lisp #science

Как язык программирования Lisp помогает создавать нанотехнологии:
https://youtu.be/fytGL8vzGeQ

#science #health #aging

Ежедневный приём мультивитаминов улучшает память и замедляет когнитивное старение, согласно данному исследованию:
https://www.sciencedaily.com/releases/2024/01/240118122110.htm

Тестирование проводилось на 573-х участниках, в контрольной группе давали плацебо.

DarkMatter2525, "Why You Can't Have a Relationship with God":
https://youtu.be/qV0s5pv8uVA

#science #atheism

#science vs. #pseudoscience

С удивлением и грустью для себя обнаружил, что в книге про растения, фото из которой расшарены командой "ЛЕСНЫХ", есть реклама гомеопатического препарата:
https://t.iss.one/lesnue/1171

Посыл из книги такой:
"Лютик ядовит, поэтому покупайте-ка лучше гомеопатическое средство"

Напоминаю, что гомеопатия не работает, как заявлено. Максимум, что вы можете получить от неё — это эффект плацебо, но этот эффект имеет очень ограниченное влияние. При серьёзных заболеваниях плацебо не поможет, а при лёгких заболеваниях (вроде простуды) организм может вылечиться просто за счёт иммунитета, без всякой гомеопатии. В гомеопатических препаратах нет действующего вещества (поскольку действующе вещество разводят до такой степени, что в растворе практически не остаётся молекул этого вещества), и у них нет научно обоснованного механизма воздействия. А это значит, что с тем же успехом вы можете купить и выпить просто чистой воды, вместо того, чтобы тратить ваши деньги на гомеопатическое средство и поддерживать мошенников.

Подытоживая всё вышесказаное — гомеопатия буквально это развод чистой воды.

Меморандум №2 Комиссии РАН по борьбе с лженаукой и фальсификацией научных исследований
О ЛЖЕНАУЧНОСТИ ГОМЕОПАТИИ:
https://klnran.ru/2017/02/memorandum02-homeopathy/

#science #math

Использование фракталов в кино для захвата движений (motion capture):
https://youtu.be/7TlFDiqKGRw

#science

Прямо-таки детективная история от Veritasium про чёрные дыры, кривизну пространства, сингулярности и математику Эйнштейна:
https://youtu.be/6akmv1bsz1M

Французский исследовательский университет Inria запустил свободно доступный курс "Воспроизводимые сборки ll: Практики и инструменты для управления вычислениями и данными" ("Reproducible Research II: Practices and tools for managing computations and data".)
https://www.fun-mooc.fr/en/courses/reproducible-research-ii-practices-and-tools-for-managing-comput/

Кстати говоря, один из лекторов — Ludovic Courtès, один из со-основателей проекта GNU Guix.

Цитата о курсе:
"В данном массовом открытом online-курсе (MOOC — Massive Open Online Course) мы покажем вам, как улучшить ваши практики и ваши способности по управлению большими объёмами данных, их обработки и по работе со сложными вычислениями, с контролем вашего программного окружения."

Параметры курса:
- Длительность: 4 месяца.
- Общая загрузка: 35 часов.
- Вовлечённость: примерно 8 часов 45 минут в месяц
- Язык преподавания: Английский.

Формат курса:
Данный курс состоит из трёх модулей, которые комбинируют видео-лекции, практические сессии, вспомогательный текстовый материал и множество упражнения для получения практического опыта с инструментами и методами, презентуемыми в курсе.

Большинство курсов будут проводиться в окружении JupyterLab, которое предоставляется каждому слушателю курса. Некоторые упражнения потребуют машину с GNU/Linux и возможностью установки ПО на него.

Требования:
Этот курс подходит для всех, кто полагается на компьютер для анализа данных. Вы должны иметь некоторый опыт с выполнением команд в терминале и базовые знания системы управления версиями Git, а также уметь использовать Python для научных вычислений.

В конце данного курса слушатели смогут:

Управлять исследовательскими данными:
- Понимать проблемы, возникающие при работе с большими объёмами данных.
- Архивировать данные в широко известные архивы вроде Software Heritage и Zenodo.
- Проводить интеграцию версионности данных (Git Annex.)
- Использовать структурированных бинарных форматов данных (FITS, HDF5.)

Использовать инструменты и техники для управления программного окружения:
- Понимать процессы сборки программных пакетов и управления ими.
- Поставлять программные окружения в виде контейнеров (например, Docker.)
- Управлять программными окружениями с использованием функциональных пакетных менеджеров (например, GNU Guix.)
- Работать в управляемых программных окружениях на ежедневной основе.

Автоматизировать долгие или сложные вычисления с использованием workflow:
- Понимать сложности масштабирования: долгие вычисления, распределённые вычисления.
- Выбирать инструменты workflow, подходящие под ваши задачи.
- Автоматизировать анализ данных с использованием make и snakemake.
- Управление программными окружениями workflow.

План курса:

Module 1: Managing data

1.1 Archiving
1.2 File formats
1.3 Project Organization
1.4 Git Annex

Module 2: Managing software

2.1 On the Importance of Software Environment
2.2 Package Management Principles
2.3 Isolation and Containers
2.4 Using Containers
2.5 Building and Sharing Containers
2.6 Functional Package Managers (Guix, Docker, Singularity,...)

Module 3: Managing computations

3.1 Why do we need workflows?
3.2 From notebooks to shell scripts
3.3 Workflows with make
3.4 Workflows with snakemake
3.5 Workflows and environments

#science #reproducible_builds #guix

Выращивание нейронов для того, чтобы... играть в Doom?

The Thought Emporium жжёт:
https://youtu.be/c-pWliufu6U

#science