미래문명과 과학 이야기

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.9     .Astronomers Find Surprisingly Mature Galaxies in the Very Early Universe 천문학 자들이 초기 우주에서 놀랍게도 성숙한 은하를 발견하다 주제 :ALMA천문학천체 물리학닐스 보어 연구소코펜하겐 대학교 으로 코펜하겐 대학 2020년 11월 10일 먼지가 많은 회전하는 먼 은하 먼지가 매우 많고 회전 지원 디스크의 첫 징후를 보여주는 초기 우주의 은하에 대한 예술가의 삽화. 이 이미지에서 빨간색은 가스를 나타내고 파란색 / 갈색은 ALMA 전파에서 보이는 먼지를 나타냅니다. VLT와 Subaru의 광학 데이터를 기반으로 다른 많은 은하들이 배경에서 볼 수 있습니다. 출처 : B. Saxton NRAO / AUI / NSF, ESO, NASA / STScI; NAOJ / 스바루 거대한 은하들은 이전에 예상했던 것보다 초기 우주에서 이미 훨씬 더 성숙했습니다. 이것은 아타 카마 대형 밀리미터 / 서브 밀리미터 배열 ( ALMA )로 먼 은하를 연구 한 국제 천문학 자 팀의 결론입니다 . 그 결과는 현재 National Radio Astronomy Observatory에 의해 발표되었습니다. 코펜하겐 대학 Niels Bohr 연구소의 The Cosmic Dawn Center 연구원이이 프로젝트에 참여했으며 박사후 연구원 인 Seiji Fujimoto는 다음과 같이 목표를 설명합니다.“우리는 이해하기 위해 먼 은하에 대한 최초의 대규모 다중 파장 조사를 수행했습니다. 우주에서 은하 형성과 진화의 초기 단계. 우리는 그렇게 성숙한 은하를 찾을 것이라고는 예상하지 못했습니다. ㅡ이 새로운 정보를 통해

mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.9     .Researchers isolate and decode brain signal patterns for specific behaviors 연구원들은 특정 행동에 대한 뇌 신호 패턴을 분리하고 해독합니다 로 남부 캘리포니아 대학 섬유가 엄청난 복잡성을 보여주는 뇌. 새로운 기계 학습 방법은 특정 행동과 관련된 뇌 신호의 패턴을 분리하고 행동을 훨씬 더 잘 디코딩 할 수 있습니다. 출처 : Omid Sani & Maryam Shanechi, USC Viterbi School of Engineering의 Shanechi Lab. NOVEMBER 10, 2020 주어진 시간에 우리의 뇌는 다양한 활동에 관여합니다. 예를 들어, 키보드로 입력 할 때 우리의 뇌는 손가락 움직임뿐만 아니라 그 당시 우리가 느끼는 목마름도 결정합니다. 결과적으로 뇌 신호에는 이러한 활동의 ​​조합을 동시에 반영하는 동적 신경 패턴이 포함됩니다. 손가락 움직임과 같은 특정 행동과 관련된 뇌 신호에서 이러한 패턴을 분리하는 것은 당연한 과제입니다. 또한 신경 및 정신 장애가있는 사람들을 돕는 뇌-기계 인터페이스 (BMI)를 개발하려면 뇌 신호를 특정 행동 (해독이라고하는 문제)으로 변환해야합니다. 이 디코딩은 또한 특정 행동과 관련된 신경 패턴을 분리하는 우리의 능력에 달려 있습니다. USC Viterbi School of Engineering의 전기 및 컴퓨터 공학 조교수 인 Maryam Shanechi와 Viterbi 조기 경력 의자가 이끄는 연구원들은 위의 과제를 해결 하는 기계 학습 알고리즘 을 개발 했습니다. Nature Neuroscience에 발표 된 알고리즘