Berloga - науки и технологии

🚀 Серия соревнований по МЛ и научный проект ! Денежный призовой фонд больше 150 000 р и будет расти ! Кому интересен МЛ/RL или математика или пазлы или роботы. Приглашаем Вас принять участие в серии челленджей и развитии научного опен-соурс проекта. Соревнование организуется совместно с учеными лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ, (руководит проектом - Илья Осокин), которые поставили себе амбициозную цель создать робота, который побьет мировой рекорд по сборке Мегаминкса ! Узнать больше о робототехнической части проекта Вы можете в сообщении д.ф.-м.н. А. Арутюнова: Ссылка скрыта , или хабре или чате @starkitmega. Проект CayleyPy предлагает Вам принять участие в решении алгоритмической части задачи - создании алгоритмов - которые смогут получать наиболее короткие (близкие к оптимальным ) решения. Методы решения важны в широком круге проблем от математики до квантовых компьютеров, МЛ/РЛ и теории струн. Для этого мы организовали соревнования на платформе Каггл. Первый Второй разыгрываемый приз - 10 000 рублей. Условия первого второго этапа очень простые. Есть три челленджа на Каггле Мегаминкс Ссылка скрыта Кубик Рубика 333 Ссылка скрыта Кубик Рубика 444 Ссылка скрыта Приз будет получен первым, кто достигнет ЛЮБУЮ из целей: 1 Или в конкурсе Мегаминкс - кто достигает скор 75 000 (вы получите 5 000 рублей, 70 000 ещё 5 000 рублей) и опубликует публичное решение. (Первая цель 80 000 уже достигнута. Приз уйдёт Владу Кузнецову, МФТИ). 2 Или обогнать Томаса Рокицкого в конкурсах по кубику 333 или 444 (любом из них) и тоже опубликовать публичное решение. (Томас Рокицкий - легендарный специалист по вычислительным аспектам головоломок - именно его команда нашла "число Бога" кубика Рубика в 2010 году - подведя итог более 30 годам усилий большого количества специалистов). Подробное описание соревнований -- по ссылкам выше. Кратко: даны 1000 состояний пазлов и Вам надо предъявить их решения -- чем короче решение тем лучше (то есть чем меньше шагов/"мувов"). Score на лидерборде = сумма длин решений по всем пазлам. Соревнования полностью аналогичны соревнованию Каггл Санта 2023 -- можно навайбкодить изменения лучших решений оттуда. Также стоит взять наш подход CayleyPy и изменить в нем образующие на мегаминкс. Это сделали те, кто сейчас в топе. Дополнительную информацию, обсуждение и советы - см. чаты - @starkitmega @sberlogacompete @sberlogasci. Вводные лекции: четверг 19.00, пятница 20.00 (время по Москве). Дополнительным призом будет возможное участие в научных публикациях. Наши цели амбициозны - мы уже добились исключительных результатов, которые имеют приложение в МЛ, математике, теории струн, квантовых вычислениях и т.д. Публикации отмечены NIPS spotlight. Узнать больше Вы можете в наших статьях. Если у Вас есть несколько свободных часов в неделю, знание Питона или математики и Вам интересно принять участие - пишите @alexander_v_c - мы рады всем - начинающим и профи. Планируется серия челленджей и призов. Первый приз уже разыгран, второй объявлен, скоро будут новые объявления -- оставайтесь с нами ! ================ А также мы ищем Cпоносоров. Вы можете поддержать нас переведя на карту Илье Осокину 2202208362030505 Или напишите @alexander_v_c (Александр Червов) И кидайте нам, пожалуйста, звезды на гитхаб, Вы нам очень поможите: Ссылка скрыта ================ Выражаем благодарность компании RYBE - толстовки для айтишников: Ссылка скрыта ================ Выражаем благодарность агентству BLASTIM за поддержку: ❤️ Наши курсы: agency.blastim.ru 🥨 Свежие вакансии в биотехе: blastim.ru 🤝 Ссылка скрыта

Сидим и VUS не дуем В мае нас ждет курс «NGS в наследственных заболеваниях» от Бластим! Генетические исследования становятся частью повседневной медицины: пациенты уже приходят с геномом на флешке и вопросом «Док, что это значит?». Но врач без подготовки не представляет, что делать с NGS-данными, и запросто может неправильно трактовать VUS, пропустить важный вариант или, наоборот, «перелечить» из-за непонимания генетики. Бластим запустил спин-офф бестселлера «Анализ NGS-данных» — специально для врачей, медгенетиков, а также биоинформатиков и интерпретаторов, которые хотят прокачаться в клинической логике. Этот курс не про пайплайны и код, а про научиться: 🧬 определять, куда направлять в зависимости от клинической картины — на панель/экзом/геном 🧬 объяснять пациентам результаты генетических тестов и почему ДНК не всегда дает ответы 🧬 ориентироваться в NGS-отчетах и быть готовым к VUS, вторичным находкам и пустым заключениям 🧬 понимать, как фильтруют таблицы вариантов и какие вопросы уточнять у лаборатории 🧬 выстраивать клинические решения: что дообследовать, когда нужен реанализ, что делать с семейным тестированием, когда направлять на консилиум На занятиях мы будем двигаться шаг за шагом: вспомним типы мутаций, механизмы наследования, изучим методы секвенирования, биоинформатический пайплайн, базы данных, критерии ACMG и структуру NGS-отчетов. Будет короткая видеотеория, но главное — 8 недель практик и живых разборов клинических кейсов с профессионалами из Genetico — Дарьей Хмельковой, Светланой Жикривецкой и Ольгой Капитоновой. 🔗 Подробности: Ссылка скрыта

🌱 Биоэкономика России выходит на новый уровень! Медицина, сельское хозяйство и экология активно меняются, и нужны специалисты, которые понимают и биологию, и IT. В биоэкономике задач и возможностей — море, и такие кадры сейчас особенно востребованы. 👉 ПИШ НГУ с экспертами ИЦ Хелснет НТИ запустили практико-ориентированные траектории, чтобы вы стали супервостребованным специалистом в биоэкономике, работали с биоданными, автоматизацией и ИИ. 🗓 Обучение стартует уже 15 апреля, успевайте записаться! 💡Выбирайте программу, которая соответствует вашим текущим навыкам и задачам: 🔜Разработка биоинформатических пайплайнов — получите новые компетенции в области конвейерной обработки биоинформатических данных 🔜Базы данных в биологии и медицине. Генные сети — на программе научитесь ориентироваться в крупнейших базах биологических данных, анализировать работу клеток и прогнозировать развитие патологий. 🔜Генные сети: продвинутые подходы по анализу и реконструкции — программа ориентирована на слушателей, которые работают с омиксными данными и хотят перейти от анализа отдельных наборов данных и списков генов к реконструкции, анализу и интерпретации генных сетей как моделей регуляции и организации биологических процессов. 🔜Машинное обучение и нейронные сети в биологии и медицине — курс разработан специально для тех, кто работает с биологическими, медицинскими или лабораторными данными и хочет научиться использовать современные инструменты анализа без перегрузки сложной теорией. ⚙️А ещё все эти курсы входят в конструктор образовательных траекторий ПИШ НГУ, где каждый сам выбирает, какие навыки развивать, и формирует свою индивидуальную программу обучения. Загляните сюда, тут много интересных курсов) Остались вопросы? Не стесняйтесь их задать: Дарья Сергеевна Соловьева e-mail: [email protected] Телефон: +7-913-390-08-48

А вот анонс следующего доклада на семинаре лаборатории Маркова. Мы продолжаем активно становиться международным семинаром! В прошлом году была Яна Вейцман из Германии, а теперь вот Александр Червов из Парижа: CayleyPy-4: AI-Holography. Towards analogs of holographic string dualities for AI tasks Alexander Chervov (Institute Imagine, Paris) Ссылка на трансляцию (пятница 20 марта, 14:00) CayleyPy is an open-source project that uses machine-learning and reinforcement-learning ideas to explore extremely large graphs arising in mathematics and physics. Many core ML tasks—such as prediction, planning, and optimization—can be viewed as path-finding problems on graphs, where complexity is measured by distances, areas, or accumulated costs. In CayleyPy, we study Cayley graphs of groups and develop AI-based methods to estimate diameters, shortest paths, and spectral properties that are otherwise computationally inaccessible. We introduce a new discretized analogue of holographic string duality, where large graphs are mapped to simpler geometric objects such as polygons and lattice paths. In this dual picture, graph distances and algorithmic complexity correspond to areas under paths, echoing the “complexity = area” principle from theoretical physics. This viewpoint connects graph navigation to Young diagrams, tableaux, and integrable models, leading to concrete mathematical predictions. A simple example comes from machine learning itself: ROC curves are holographically dual to paths in a bubble-sort graph on binary strings. More generally, the duality suggests that hard graph problems can become easier when translated to their geometric counterparts. We outline how these ideas extend to other graphs, languages, and reinforcement-learning environments. Overall, CayleyPy provides a playground where AI, graph theory, and ideas from string theory meet in a concrete and computational way. #markovlab #seminar #spsu

Продолжается набор на модульный интенсив «Продвинутые разделы биостатистики»! bioinf.me/education/workshops/hardstat | Дедлайн регистрации – 19 марта, 23:59 МСК ✨ Подходят к концу первые 2 модуля интенсива – продвинутые модели анализа выживаемости и смешанные линейные модели. А уже сегодня вечером начинается блок «Разработка интерактивных приложений в R/Shiny»! Вы ещё можете зарегистрироваться на 2, 4 или 6 модулей. 🌕 Полная программа интенсива и запись вводной лекции Евгения Бакина доступны на нашем сайте. ❤️ Присоединяйтесь – будем рады видеть вас среди участников! ✨Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram #bioinf_online #bioinf_education #bioinf_workshop @bioinformatics_institute

Усы, ящики и плот — вот мои документы: вебинар по датавизу в R 📦 Боксплот — это один из самых популярных графиков в науке. С его помощью чаще всего демонстрируют различия между группами. А биоинформатикам он хорошо знаком по отчетам FastQC. Но уверены ли вы, что умеете правильно интерпретировать и строить коробчатую диаграмму? Почему усы иногда означают разные вещи? Откуда взялись 1,5*IQR? Приходите 13 марта в 19:00 мск проверить себя на бесплатный вебинар «О вайолинплотах, боксплотах и гистограммах: как они устроены, какие подводные камни и как сделать все их разновидности в R». Преподаватель статистики в @blastim Иван Поздняков разберет «ящик с усами» и другие графики, встречающиеся почти в каждой статье. Программа: • пройдемся по грамматике графики в ggplot2 • разберемся, как устроен «ящик с усами» и всегда ли у него именно усы • затронем альтернативы боксплоту и способы показывать значимость • обсудим визуализации для одной переменной — график плотности вероятности и гистограмму Идеально как для тех, кто хочет лишний раз попрактиковаться в программировании на R, так и вообще для всех желающих научиться делать визуализацию, которая не вводит в заблуждение. Ссылка для регистрации: Ссылка скрыта Будет не только полезно, но и красиво!

Поздравляем с 8 Марта! Дорогие, наши девушки, поздравляем с 8 Марта! 🎉 Пусть в жизни будет больше тепла, радости и любви, а рядом всегда будут надёжные и добрые люди.💐🌷🌹🥀💐💐

Маршрут перестроен: почему карта выбора статистических тестов дает сбой? Коллеги из @blastim проводят вебинар по одной из самых тревожных тем «Статистика по навигатору: куда приводят карты выбора статистических методов?». Все, кто когда-либо изучал статистику, сталкивался с картами, блок-схемами или таблицами по выбору статистического теста для тестирования гипотез. 🧐 Точек зрения достаточно: кто-то считает, что такие карты помогают ориентироваться в многообразии стат методов, особенно на начальных этапах изучения, кто-то жестко против такой позиции, потому что реальный мир статистики сложнее. На встрече обсудим: ➤ какие нюансы выбора статистического метода для тестирования гипотез существуют ➤ насколько можно доверять таким картам ➤ стоит ли жестко соблюдать их предписания, или, наоборот, можно расслабиться и действовать более вольно Преподаватели курса «Статистика, R и анализ данных» Елена Убогоева и Елена Рыбина займут противоположные позиции и постараются прийти к общему выводу 📍Дата и время: 6 марта в 18:30 мск 🔗 Ссылка для регистрации: Ссылка скрыта Запись вебинара будет доступна всем зарегистрировавшимся — до встречи в эфире!

SCID.AI — платформа поиска научной информации 🔎🧠 Один клик — и вы уже внутри статьи, её контекста и научной дискуссии. 🔗 Alias для DOI: открывайте публикацию напрямую через scid.ai/{doi} — без лишних переходов. Например: `scid.ai/10.1016/S0021-9258(19)52451-6` 🤖 ИИ для анализа статей: быстро считывайте смысл без “пролистывания PDF”: название, аннотация, объект/предмет исследования, ключевые слова, ключевые выводы. 🕸️ Граф цитирований: видите, кто на кого ссылается, и как идея развивается во времени. Каждый узел — статья с названием и DOI: клик → переход на новую страницу с таким же контекстом. 📥 Скачивание статей: если публикация в Open Access — скачайте файл сразу со страницы. 👥 241 научное сообщество: по всем областям науки — публикуйте свои результаты, обсуждайте статьи и находите коллег по теме. 🌍 Все статьи на русском: все страницы доступны на русском и английском. 🚀 SCID.AI — когда нужно не просто найти статью, а понять её место в науке и быстро перейти к следующей.