Блог
Бюро Госдепартамента на Ближнем Востоке так и не дождалось от Белого дома подтверждения о продолжении финансирования организации «Белые каски», в связи с чем перечисление денег приостановлено. Об этом сообщает
CBS.
Телеканал отмечает, что «Белые каски» были готовы к проблемам с финансированием, но резервов организации хватит на пару месяцев, поэтому у руководителей отсутствие денег со стороны США вызывает беспокойство.
По имеющимся данным, доля США в финансировании «Белых касок» составляет около трети бюджета группы. В ближайшие недели американским властям предстоит решить дальнейшую судьбу финансовой помощи.
«Белые каски» базируются в Великобритании и существуют за счет финансирования западных стран. Организация заявляет, что выступает в защиту сирийского народа, но уже не раз попадалась на инсценировке химических атак.
Share oРанее Рособрнадзор снизил на 12 баллов необходимый минимум для получения аттестата для ЕГЭ по русскому языку, установив его на уровне 24 баллов. Мотивы принятия решения по математическому экзамену были такими же, как при снижении балла по русскому языку.
© РИА Новости. Рамиль Ситдиков |
МОСКВА, 17 июн — РИА Новости. Рособрнадзор снизил на четыре балла минимальный порог оценки за ЕГЭ по математике, необходимый для получения аттестата, сообщил журналистам глава Рособрнадзора Сергей Кравцов.
ЕГЭ в России служит одновременно выпускным экзаменом в школе и вступительным экзаменом в вуз. ЕГЭ по математике и русскому языку являются обязательными экзаменами, которые необходимо сдать, преодолев минимальный порог, для получения аттестата о среднем общем образовании.
«Минимальный порог (по математике) был 24, мы сейчас 20 делаем», — сказал Кравцов, уточнив, что речь идет о минимальном пороге для получения аттестата, а не для зачисления в вузы.
Ранее Рособрнадзор снизил на 12 баллов необходимый минимум для получения аттестата для ЕГЭ по русскому языку, установив его на уровне 24 баллов вместо 36 баллов, требовавшихся ранее.
По словам Кравцова, мотивы принятия решения по математическому экзамену были такими же, как при снижении балла по русскому языку.
«ЕГЭ в этом году прошел максимально и честно. Когда мы провели экзамен, мы увидели, что многие ребята не преодолеют минимальный порог», — сказал чиновник, отметив, что при этом не было намерения значительно увеличить число выпускников, не получивших аттестат. «Мы хотим выйти на показатель, как было в прошлые годы, не более 1,5%», — сказал глава Рособрнадзора.
© Инфографика |
материал с ria.ru
Европа.
Санкт-Петербург и Ленинградская область окажутся под водой, финский залив будет до Великого Новгорода и Пскова.
Уровень воды в Черном и Каспийском морях повысится, образуется канал, соединяющий оба моря. Кавказ окажется отрезанным от Азии, а Крым станет островом.
Затопит всю Прибалтику, Нидерланды, Данию. Прекрасная Венеция скроется под водой и станет подводным музеем.
Северная Америка.
Восточное побережье уйдет под воду, исчезнет целый штат Флорида. Уйдут под воду и страны Мексиканского залива. Кубы практически не станет. Меньше всего пострадает западное побережье США.
Южная Америка.
Воды океана хлынут по руслу Амазонки и вместо реки будет морской залив. Западные горные районы практически не пострадают, спасибо Андам.
В Австралии произойдет невероятное – пустыня станет морем.
Азия.
Самые густонаселенные и развитые провинции Китая – Шанхай, Сингапур и Пекин будут затоплены. Камбоджа просто станет группой островов.
В Индии, по амазонскому сценарию, в русло Ганга хлынет океан и затопит густонаселенные территории.
Африка.
Континент потеряет меньше всего территорий. Но исчезнут Каир и Александрия. Жители североафриканских стран будут выдавлены в пустыню.
Антарктида.
Антарктида будет представлять собой целый архипелаг больших и малых островов. Пингвинам это не страшно.
материал с fototelegraf.ru
Хрустящий, воздушный хворост будет лучшим дополнением к ароматному кофе или чаю. Похрустите всей семьей!!!
Для приготовления воздушного хвороста понадобится:
- 2,5 стакана муки;
- 50 грамм молока;
- 70 грамм сметаны;
- 2 яйца;
- Ванилин (на кончике ножа);
- 1 столовая ложка сахара;
- 2 столовые ложки водки;
- Сода (на кончике ножа);
- Уксус (для гашения соды);
- 300 миллилитров растительного масла;
- Сахарная пудра.
Способ приготовления воздушного хвороста:
Взбить яйца с сахаром и ванилином, добавить водку,сметану и хорошенько перемешать. Добавить погашенную уксусом соду. Далее постепенно добавить муку и замесить тесто. Тесто не должно прилипать к рукам.
Разделить тесто на несколько равных частей, каждую часть раскатать в тонкий пласт и нарезать полоски шириной 3 см и длиной 8-10 см. По середине каждой полоски сделать разрез, вдоль, не доходя по 0,5 см до краев. Один конец полоски продеть внутрь разреза, должно получится что тот на подобие бантика.
Обжаривать хворост во фритюре, со всех сторон до золотистого цвета. Готовый хворост вынуть шумовкой и выложить на салфетку для удаления излишков масла. Далее переложить воздушный хворост на блюдо и посыпать сахарной пудрой. Приятного чаепития!
http://vomenu.ru/vypechka/pechene/vozdushnyj-xvorost.html
Фоторецепторы сетчатки, подкрашенные при помощи флуоресцирующих белков. Изображение: X. Zhong / C. Gutierrez / M.V. Canto-Soler / Wilmer Eye Institute / Johns Hopkins University School of Medicine
Американские биоинженеры впервые вырастили полноценную сетчатку глаза
Ученые из США впервые смогли успешно превратить «перепрограммированные» стволовые клетки в полноценную сетчатку глаза, способную распознавать свет и превращать его в электрические импульсы. Такую ткань пока нельзя использовать для лечения поврежденных глаз, но проведение подобных операций возможно уже в обозримом будущем, уверены авторы статьи, опубликованной в журнале Nature Communications.
«Грубо говоря, нам удалось создать миниатюрное подобие сетчатки человеческого глаза в пробирке, которая не только схожа по своему устройству настоящий орган, но и обладает способностью чувствовать свет. Можно ли ее подключить к мозгу и будет ли он получать картинку с такой сетчатки? Наверное, нет, но это серьезный шаг на пути к созданию полностью искусственного глаза», — пояснила ведущий автор статьи Валерия Канто-Солер из университета Джона Гопкинса в Балтиморе.
С открытием стволовых клеток ученые задумались о том, нельзя ли использовать их культуры для выращивания полноценных глаз или сетчатки, которыми можно будет заменять поврежденные органы. Первые попытки создать им замену показали, что эта задача является крайне сложной и практически неразрешимой. Сетчатка и другие части глаза являются сложнейшими трехмерными органами, ростом которых внутри зародыша управляют сотни различных сигнальных молекул, заставляющих эмбриональные стволовые клетки занимать положенное место в гигантской структуре из миллионов клеток разных типов.
В последние три года ученым удалось добиться некоторых успехов в деле создания замены для глаз. В 2012 году биологи из США и Великобритании впервые смогли успешно пересадить колбочки и палочки в поврежденный глаз мыши, а в 2013 году — напечатать аналог сетчатки при помощи особого струйного принтера, в котором в качестве чернил использовались клетки глаза. Эти усилия не пропали даром: год назад правительство Японии официально одобрило клинические эксперименты с искусственной сетчаткой глаза.
Канто-Солер и ее коллеги сделали большой шаг в работе с искусственной сетчаткой, научившись воспроизводить в пробирке те процессы, которые происходят со стволовыми клетками внутри зародыша в первые 28 недель его развития, когда у будущего человеческого младенца растут глаза.
Как объясняют авторы статьи, сетчатка глаза человека и других млекопитающих состоит из семи разных типов клеток, часть из которых — колбочки и палочки — распознают свет, а другие участвуют в обработке и передаче сигнала в зрительный нерв и остальную часть мозга. Для роста каждого из них требуются уникальные наборы сигнальных молекул и особая химическая среда, что вынудило ученых проследить за тем, что происходит внутри зародыша во время формирования глаза.
Искусственная сетчатка глаза на разных стадиях развития. Микрофотографии: Zhong et al. / Nature /NPG
Наблюдая за ростом каждого слоя сетчатки в зародыше мыши, ученые заметили, что этот гормональный «коктейль» вырабатывался теми стволовыми клетками, которые составляли самую первую часть будущего глаза. Этот факт значительно упрощает создание искусственной сетчатки — достаточно научиться выращивать такие клетки, которые сами будут управлять дальнейшим ростом «заготовки» глаза.
Руководствуясь этой идеей, ученые приобрели небольшую колонию перепрограммированных стволовых клеток и попытались превратить их в важнейшую часть глаза при помощи этого набора гормонов. Эксперимент начался удачно и уже через две недели после его начала клетки начали делиться и превращаться в колбочки, палочки и прочие части будущей сетчатки. Эти клетки были крайне самостоятельными — без подсказки и помощи ученых они объединялись в трехмерную структуру, не отличимую по своему устройству от настоящего «фотосенсора» глаза, примерно через месяц после начала опытов.
«Мы знали, что наша искусственная сетчатка не будет обладать всеми функциями ее природного аналога, если у нас не получится воспроизвести ее трехмерной структуры. Когда мы начали этот эксперимент, мы не думали, что стволовые клетки смогут самостоятельно справиться с этой задачей. Но оказалось, что они словно знают, что им нужно делать и куда двигаться», — пояснила Канто-Солер.
Дождавшись появления нервных клеток, собирающих информацию из колбочек и палочек, ученые проверили, способна ли их искусственная сетчатка чувствовать свет. Для этого ученые подключили электроды к таким нейронам и стали следить за изменениями в частоте и силе импульсов, поступавших из этих клеток.
Оказалось, что такая сетчатка действительно умеет ловить фотоны видимого света и превращать его в электрические импульсы. Тем не менее они были значительно слабее, чем аналогичные сигналы в настоящей сетчатке, и у них был неправильный «формат» из-за того, что многие вспомогательные нервные клетки погибли из-за недостатка пищи или отсутствия каких-то иных гормонов за время роста сетчатки. По этой причине такую сетчатку вряд ли можно использовать для трансплантации. Авторы статьи планируют решить эту проблему в ближайшие годы и стать первой группой ученых, которым удастся совершить замену сетчатки.
материал с rusplt.ru
Как и миллионы лет назад, на нашей планете ежедневно идет причудливый балет жизни и смерти, не останавливая свое движение ни на секунду. Каждый раз миллионы живых существ используют все свои веками выработанные эволюционные приспособления только для того, чтобы дожить до следующего восхода солнца. Каждая смерть не ослабляет вид в целом. Каждый смертельный акт оберегает и предостерегает других представителей вида, и оставляет в живых наиболее сильных и приспособленных.
Но иногда смерть приобретает причудливые формы, когда в дело вступают различные нейротоксины. Нейротоксин – это химическое соединение, которое действует строго на нервную ткань. Если бы в животном мире действовали бы принципы Женевского соглашения, то нейротоксины были бы запрещены. Эти яды удивительно совершенны, но страшна и ужасна та смерть, которая ими вызывается.
Каждый такой яд имеет причудливое научное название, которое мы и укажем вместе с теми эффектами, которые он вызывает.
(Всего 10 фото)
1. Яд Сиднейского паука: «Взрывающиеся легкие»
Многие типы нейротоксинов «выключают» нервную систему, но атракотоксин работает с точностью да наоборот. Он стимулирует нервную систему так, что она начинает работать на пределе своих возможностей. В конечном итоге наиболее ужасающим последствием его попадания в организм является то, что неимоверно повышается давление крови в малом круге кровообращения, в результате чего альвеолы легких просто взрываются, и человек тонет, находясь на твердой земле.
И самое страшное. Яд этот совершенно безопасен почти для всех живых существ, и даже для млекопитающих. Зато он отлично действует на приматов. Из всех живых существ, от которых следовало бы защищаться этому проклятому пауку, он выбрал именно человека. Нас. Хорошо, также обезьян, но главным образом нас.
Этот определенный нейротоксин найден в Сиднейском пауке, который был замечен только в Сиднее, Австралия. И это самый опасный паук на всем земном шаре, так как его яд запросто может вас прикончить всего за 15 минут. К величайшей радости, примерно 30 лет назад был разработан антитоксин, и вот уже три десятка лет нет ни единого зарегистрированного случая со смертельным исходом. Впрочем, это повод не рваться посетить австралийский Сидней, так как там есть немалый шанс повстречать этого милого паука.
2. Яд скорпионов: смертельные конвульсии
Дортоксин найден в южноафриканском плюющем скорпионе, и является, вероятно, одним из самых неприятных ядов, от которых вы могли бы умереть. Впрочем, не расслабляйтесь, впереди еще много открытий, и способ умереть выбирать еще рано.
Итак. Когда исследователи проверили токсин на мышах, он привел к конвульсиям, судорогам, и гиперактивности, которая не заканчивалась и на протяжении 30 секунд с момента смерти мыши. Самое ужасное в том, что понадобилось каких-то 20 нанограмм (!) для убийства крупного животного.
Яд плюющего скорпиона специфичен тем, что он фактически представлен тремя различными токсинами. Причем скорпион, в зависимости от жертвы, может выбирать тип яда. Плюющим скорпион назван потому, что до непосредственно момента укуса он «выплевывает» некоторое количество яда в сторону цели.
Ученые полагают, что таким способом скорпион сохраняет наиболее сильный токсин, который требует много энергии на его синтез. Эта же небольшая порция не столь убойного токсина крупного хищника может просто отпугнуть, а непосредственно мелких зверьков (добычу скорпиона) убить на месте, позволяя скорпиону приберечь наиболее мощное оружие про запас.
3. Психоделические яды жаб
Вы когда-нибудь видели фильмы, где люди, лизнув жабу, начинали себя неадекватно вести? Кстати говоря, это вполне реально, и так действует буфотоксин, состоящий из коктейля химикатов, найденных на телах определенных жаб. Среди других алкалоидов яд жабы Bufo содержит 5-MeO-DMT, воздействующее на психику вещество, подобное псилоцибину и мескалину, которые вместе известны как «завтрак Бога». Таким образом, некоторые из эффектов, о которых сообщают те, кто попробовал мескалин и подобные ему продукты, как раз и обусловлены состоянием измененного сознания, которое возникает под действием этого токсина.
Яд этот выделяется через железы на задних частях тела жаб Bufo и является просто-напросто защитным механизмом. Можно долго смеяться, но такой токсин куда более эффективен, чем многие виды смертельных ядов. В отличие от нейротоксинов, которые убивают жертву, у него есть свойство накрепко врезаться в память хищника, намекая, что таких жаб кушать не следует.
Представьте, что вы являетесь хищником, который решил отужинать такой жабой. Представьте себе несчастного хищника, которого после нападения на жабу выбросило часа на три из нашего мироздания! Как себя будет чувствовать животное после этого? Впрочем, если животное было невелико, а порция токсина, которая испуганная жаба выделила, была велика, хищник вполне может и погибнуть.
4. Яды гусениц геморрагического действия
Исследования Лономии (Lonomia obliqua) ведутся до сих пор. Несмотря на то, что первый случай отравления этой гусеницей был зафиксирован два десятка лет назад, с тех пор только официально по ее вине этот мир покинуло уже порядка 500 человек. Если вам кажется, что это немного, просто знайте о том, что вышеупомянутый Сиднейский паук за прошедшие 100 лет отправил в могилу только 13 человек.
Исследователи до сих пор точно не знают состава этого дьявольского коктейля, но прекрасно изучили последствия попадания яда в организм человека. Одна женщина, которая была ужалена гусеницей, умерла от внутричерепного кровотечения. Фактически, ее череп был заполнен кровью. Есть немало схожих случаев, из-за чего среди ученых начало формироваться определенное мнение о природе этого яда. Сейчас большая часть научного мира предполагает, что яд действует на протромбины, не позволяя крови сворачиваться. Фактически, в этом случае следует говорить не о нейротоксине, а о гемотоксине. В результате кровь теряет способность к свертыванию, становится жиже, и человек может умереть от малейшей случайности.
Другими словами, в результате невероятной по силе гиперемии ваши внутренние органы могут просто лопнуть.
5. Асфиксия: привет от бразильского Блуждающего Паука
Если честно, то у нас уже сложилось совершенно особенное мнение о пауках. Пауки – одни из самых хладнокровных убийц в животном мире, и если бы они создали общество, основанное на способности убить, то бразильский блуждающий паук был бы их королем. Один из главных компонентов яда бразильского блуждающего паука — нейротоксин по имени PhTx3.
Можно порадовать мужчин. Этот токсин может вызывать эрекцию. Очень сильную. Сильную настолько, что это будет последняя эрекция в вашей жизни, после чего вы останетесь импотентом. Смейтесь, но тем, кто испытал действие яда на себе, смеяться уже не хочется.
Этот эффект называется преапизм, и вызван определенным элементом в нейротоксине который называется Tx2-6. С эволюционной точки зрения этот паук – просто изощренный садист. Он не убивает напавшего на него, но делает его неспособным к продолжению рода.
В дополнение к невероятной по силе эрекции PhTx3 обладает и куда более опасным эффектом. Он может блокировать кальциевые каналы в мышечных синапсах, из-за чего мускулы не могут сокращаться. Как только эффект распространяется на диафрагму, вам конец. Проще говоря, вы просто задохнетесь.
6. Мышечный паралич
Когда вы думаете о животных, которые могут вызвать ужасную смерть, улитки обычно не являются лидерами вашего топ-10. А зря.
Улитка-конус является убийцей. Сложная группа нейротоксинов, используемых ей, чтобы убить добычу, известна как конотоксин, и является одним из самых сильных токсинов в мире. Причина того, что конусы производят такой мощный токсин в том, что им нужно убить свою жертву как можно быстрее. Ведь они – хищники, но хищники медлительные. Конусы выстреливают в жертву своеобразный гарпун, что чаще всего и делает жертвами людей, которые любят собирать раковины.
Опасность заключается в том, что разновидностей конуса много, и каждый вид улиток токсичен в разной степени. Некоторые жалят не опаснее пчелы, тогда как маленькие и безобидные на вид разновидности конуса легко могут убить взрослого человека. Токсины конусов уникальны не только своей силой, но и невероятным разнообразием. Только представьте себе следующее: всего известно около 100 разновидностей этих милых улиток. Каждый подвид может иметь до 500 различных разновидностей яда, что в результате дает 50 тысяч вариантов смертельного токсина! К такому количеству просто невозможно разработать противоядие. Сложность и в том, что каждый такой токсин действует по-разному. К примеру, одна из его разновидностей обладает болеутоляющим эффектом. Только начав умирать, вы поймете, как все серьезно, вот только вам это уже никак не поможет.
7. Сердечные приступы от лягушек
Есть хороший шанс, что вы знакомы с удивительными лягушками, слизью которых индейцы Амазонии смазывают наконечники своих стрел. Некоторые из них ядовиты настолько, что при наличии малейшей царапины на открытом участке кожи, с которыми контактировала лягушка, вы можете умереть. Но самое удивительное даже не в этом. Удивительнее то, как лягушкам удаётся синтезировать тот батрахотоксин, который и является настолько опасным ядом.
В большинстве случаев железы, которые отвечают за выработку токсина, есть у каждого ядовитого существа на планете. Они работают как самодостаточная фабрика, синтезируя токсин в результате сложных химических процессов. У этих же лягушек наличие токсина зависит от того, что они едят. Организм этих лягушек устроен так, что они запасают этот токсин, который поступает к ним с пищей так, как наш организм запасает жир или углеводы. И в этом заключается уникальность этих удивительных существ. Они могут быть смертельно опасны, а могут быть и совершенно беззащитны.
Профессиональные ученые, занимающиеся изучением амфибий, прекрасно знают о том, что эти лягушки, будучи выращенными в неволе, совершенно безобидны. Даже те лягушки, которые были пойманы в дикой природе, после некоторого периода содержания их в неволе на простой диете, полностью теряют свои токсические свойства. Но если такую лягушку выпустить в дикую среду, через некоторое время она снова станет ядовитой.
И это хорошая новость для тех любителей террариумов, которые любят содержать этих существ в неволе. Дикая же лягушка может содержать до 13 тысяч микрограммов токсина, тогда как для убийства одного человека достаточно только 130 микрограмм.
8. Смертельные медузы
Медуза Irukandj является одним из наиболее распространенных смертельно опасных медуз Мирового Океана. На этих медузах лежит ответственность как минимум за 70 подтвержденных смертельных случаев. Они живут близ побережья Австралии, и являются настолько маленькими, что многие люди, даже будучи ей ужаленными, так ничего и не замечали. Люди, которые счастливо отделались, узнают о том, что их укусило, только от медицинского работника.
Жало этой медузы (кстати, оно не больше ногтя мизинца ребенка) содержит настолько сильный яд, что он может убить взрослого здорового мужчину. Сила ее яда так велика точно по той же, что и улиток-конусов, причине. Они слишком медлительны, чтобы преследовать раненую добычу, а потому нуждаются в максимально эффективном средстве ее убийства. Впрочем, именно по этой причине и морские змеи в сотни раз ядовитее, чем любой из их земных сородичей.
Вот только тут есть один маленький неприятный нюанс. Креветка или маленькая рыбка действительно умрут мгновенно, тогда как человеку перед смертью придется испытать целый букет мучительных ощущений. Википедия на этот счет заявляет: “мучительные мышечные спазмы, серьезная боль в спине и почках, горящее ощущение рук и лица, головные боли, тошнота, неугомонность, потение, рвота, увеличение частоты сердцебиений и кровяного давления, а также чувство нависшей гибели”.
Чувство нависшей гибели… согласитесь, это просто ужасно. Не только страдать, но и знать при этом, что обязательно умрешь…
9. Ядовитая птица
Если долго не распинаться на тему того, с чего вдруг птица стала ядовитой, то можно сразу сказать о том, что яд она получает оттуда же, откуда его получают вышеописанные лягушки. Итак, почему мы перечисляем это снова? Прежде всего, хомобатрахотоксин — нейротоксин, найденный в двуцветном питоху, которого можно с полным на то основанием назвать «чертовой птицей». Двуцветный питоху — первая обнаруженная ядовитая птица, хотя со времени ее открытия были найдены еще несколько ее разновидностей.
Да, это действительно странно. Помните, как мы сказали, что ядовитые лягушки получают свой токсин из пищи? Хорошо, двухцветный питоху живет в Папуа-Новой Гвинее, примерно в 10000 милях через Тихий океан от Центральной Америки и Южной Америки (основные места обитания ядовитых лягушек). Но несмотря на это, птица смогла развить в себе точно такую же способность к кумуляции этого токсина (невероятно редкого), относящегося к батрахотоксинам.
Но это тем более странно, если учесть, что их диеты совершенно разные! Да и предположить, что разовьется совершенно одинаковая способность к накоплению совершенно уникального вида, да еще и у животных совершенно разных классов и семейств? Тем не менее, это действительно так.
10. Смертельный деликатес: рыба Фугу
Рыба Фугу широко известна во всем мире. Причем известность она получила вовсе не за свою удивительную способность раздуваться как шар, будучи вытащенной из воды, а за удивительные суши, которые легко могут вас отправить к праотцам. Токсин, который ответственен за такое безобразие, называется тетрадотоксином. Название было взято от латинского названия этой рыбы.
И мы снова возвращаемся к проблеме происхождения этого яда в организме животного. Тот же самый нейротоксин, который в 100 раз сильнее печально известного цианистого калия, найден в синем кольцевидном осьминоге, нескольких разновидностях тритонов, и во многих морских улитках. Поэтому токсин этот фактически произведен бактериями, которые развили симбиотические отношения со всеми этими различными морскими животными. По различным причинам эти животные эволюционировали, чтобы быть в состоянии сосуществовать с этим бактериями во взаимно выгодных отношениях.
Проще говоря, бактерии и являются главными оружейными фабриками. Некоторые животные используют этих симбионтов для защиты, а некоторые, напротив, для нападения. Впрочем, в данном случае рыба Фугу не использует этих сожителей ни для того, ни для другого. Просто так сложилось, что у них развился взаимовыгодный симбиоз, благодаря которому несколько десятков людей в год погибают, опробовав запретного кушанья.
материал с bigpicture.ru
Всего открыли 18 000 видов
Морской анемон, живущий под ледниками Антарктики и полупрозрачная улитка из Хорватии включены в список десяти новых видов 2014-го года, объявленного международной группой учёных в четверг. Список содержит около 18-ти тысяч новых видов, открытых в прошлом году.
Топ-10, составленный в этом году Колледжом экологии и лесного хозяйства (ESF) при Государственном университете Нью-Йорка (SUNY), ежегодно выпускается с 2008-го года, он приурочен ко дню рождения шведского ботаника XVIII-го века Карла Линнея, который признан отцом современной систематики.
Этот список не должен восприниматься как рейтинг (здесь нет «проигравших» или «призёров»), вместо этого он должен привлечь внимание к «кризису биоразнообразия путём работы по завершению описания всех растений, животных и микробов Земли», — заявил Квентин Уилер, президент ESF.
Учёные вычислили, что существует 10 млн видов, которые ещё не идентифицированы, но видов, которые уже описаны, в пять раз больше.
Ниже представлены фотографии из списка десяти новых видов, а также некоторых других, предложенных Уилером, но не вошедших в топ-10.
1. Креветка-скелет была найдена в пещере на острове Санта-Каталина у побережья Калифорнии.
2. Олингито — это первый вид плотоядных млекопитающих, найденный в западном полушарии за последние 35 лет. Он обитает в облачных лесах на склонах Анд. Олингито похож на «помесь кошки и большеглазого плюшевого мишки».
3. Панцирная земляная улитка живёт на глубине 900 с лишним метров под землёй в пещере в западной Хорватии, и у неё нет глаз. Был получен только один живой экземпляр.
4. Ночной листохвостый геккон — мастер камуфляжа. Представители этого вида были найдены вертикально висящими на скалах и деревьях. Когда учёные обыскали окружающую местность, они не смогли обнаружить другие популяции этого вида — значит, он может быть редким. Посмотрите на его причудливый хвост.
5. Амёба протист — это большой по меркам одноклеточных организм. Она строит свои клетки из остатков скелета мёртвых губок, а затем использует их части, как ловушку для привлечения добычи — это похоже на то, как питаются губки. Этот вид был найден в 50-ти км от побережья Испании.
6. Tinkerbella nanna, или фея Динь-Динь — одно из мельчайших насекомых на планете, и, судя по всему, живёт всего несколько дней, как и другие феи. Она была найдена в лесах Коста-Рики.
7. Оранжевый пенициллин — это плесень, найденная в тунисской почве и названная в честь Голландского Королевского Высочества принца Оранского. Плесень имеет межклеточное вещество, которое защищает её от сухости.
8. Анемон ANDRILL — это первый известный анемон, живущий во льдах, он обитает под ледяными массивами Антарктики. Он назван в честь Антарктической геологической программы бурения (ANDRILL), которая обнаружила его с помощью удалённо управляемого аппарата для изучения подводного мира.
9. Микробы чистой комнаты были обнаружены только в одной экосистеме — в помещениях, где собирается космический корабль. Они были найдены в двух чистых комнатах (во Флориде и Французской Гвиане) даже после стерилизации. Учёные беспокоятся, что этот вид может оказать пагубное влияние на экосистемы других планет.
10. Несмотря на его внешность, Microcaecilia Dermatophaga — не червь, а безногое земноводное из Французской Гвианы. Это первый новый вид безногого земноводного, наёденный в этом регионе, за последние 150 лет. Потомство питается кожей матери.
11. Камбоджийская портниха живёт во влажных поймах нескольких камбоджийских рек и даже в границах города Пномпень. В настоящее время этот вид классифицирован как находящийся под угрозой из-за уничтожения их среды обитания.
материал с factroom.ru
Математик Дмитрий Ветров о машинном обучении, третьем поколении нейронных сетей и компьютерном зрении
В настоящее время теория и практика машинного обучения переживают настоящую «глубинную революцию», вызванную успешным применением методов deep learning, представляющих собой третье поколение нейронных сетей. В отличие от классических (второго поколения) нейронных сетей 80–90-х годов прошлого века, новые парадигмы обучения позволили избавиться от ряда проблем, которые сдерживали распространение и успешное применение традиционных нейронных сетей. Сети, обученные с помощью алгоритмов глубинного обучения, не просто превзошли по точности лучшие альтернативные подходы, но и в ряде задач проявили зачатки понимания смысла подаваемой информации (например, при распознавании изображений, анализе текстовой информации и так далее). Наиболее успешные современные промышленные методы компьютерного зрения и распознавания речи построены на использовании глубинных сетей, а гиганты IT-индустрии, такие как Apple, Google, Facebook, скупают коллективы исследователей, занимающихся глубинным обучением целыми лабораториями.
Стоит отдельно заметить, что нейронные сети (даже третьего поколения, такие как сверточные сети, авто-кодировщики, глубинные машины Больцмана) не имеют ничего общего с биологическими нейронами, кроме названия. Поэтому говорить о том, что нейронные сети моделируют работу мозга, некорректно. Ни модель элементарного блока обработки информации (нейрона), ни алгоритмы обучения, ни структура сети в нейронных сетях не соответствуют тому, что наблюдается в биологическом мозге. Общности между мозгом и нейронными сетями не больше, чем между птицами и насекомыми: и те и другие летают, и те и другие имеют крылья, но в остальном это совершенно разные виды. Вряд ли кому-то придет в голову моделировать стрижа с помощью мухи. По сути, разговоры о том, что нейронные сети, используемые в машинном обучении, являются упрощенной моделью мозга, — это маркетинговый ход, направленный на получение учеными новых грантов.
В недавно опубликованной статье «Интригующие свойства нейронных сетей», на первый взгляд, получено два удивительных результата. Во-первых, вопреки распространенному мнению показано, что выходы отдельных нейронов имеют не больше смысла, чем случайная комбинация выходов нейронов с одного слоя. Во-вторых, у популярных архитектур нейронных сетей, используемых для классификации изображений, обнаружены «слепые пятна»: достаточно внести неуловимое глазом изменение в правильно классифицируемое изображение, и нейронная сеть начинает грубо ошибаться на модифицированной картинке. Разберем более подробно каждый из двух тезисов, озвученных в статье.
В 2012 году на главной мировой конференции по машинному обучению сотрудники корпорации Google представили нейронную сеть, обученную на базе фотографий flickr, показавшую рекордные результаты по точности классификации фотореалистичных изображений. Среди прочего было отмечено, что выходы некоторых нейронов допускали интерпретацию и являлись высокоуровневыми фильтрами, дававшими отклик на лица людей, морды котов и так далее. На этом основании ряд наблюдателей сделали вывод о том, что отдельные нейроны в нейронной сети способны выучивать разнотипные закономерности в данных, настраиваясь каждый на свой тип закономерности. На самом деле в современных алгоритмах обучения нейронных сетей нигде не используется факт индивидуальной настройки отдельных нейронов на закономерности определенного рода. Более того, такая интерпретируемая «специализация» никак в ходе обучения сети не поощряется, поэтому трудно ожидать, что отдельные нейроны окажутся более специфичны, чем случайная комбинация их выходов. При передаче сигнала по нейронной сети на вход каждому нейрону очередного слоя подается линейная комбинация выходов нейронов с предыдущего слоя, что примерно соответствует эксперименту, проведенному авторами статьи, в котором они брали случайные линейные комбинации выходов нейронов одного слоя. Более того, в работах последних лет, например, по так называемым экстремально рандомизированным случайным лесам (extremely randomized random forest), было показано, что применение случайных пороговых решающих правил к большому количеству случайных линейных комбинаций признаков объекта дает результаты, близкие к результатам, полученным после применения продвинутых и трудоемких методов машинного обучения. Главное, чтобы обучающая выборка была большого размера и линейных комбинаций было достаточно много. Так что полученный авторами статьи результат можно рассматривать как некоторый аналог того, что было получено несколькими годами ранее для случайных лесов. Поскольку нейронная сеть всегда использует линейные комбинации выходов нейронов, нет никаких оснований ожидать, что разнотипные закономерности будут «расщепляться» по отдельным нейронам: никакого информационного выигрыша от этого не будет. Разумеется, можно попробовать модифицировать процедуру обучения, добавив туда явное требование расщепления по нейронам (например, применив вариации метода независимых компонент), но это уже совсем другая история.
Второй тезис статьи имеет более серьезные последствия. Авторы убедительно показывают, что корректно обученные нейронные сети, показывающие прекрасные результаты на валидационной выборке (то есть не страдающие от эффекта переобучения), стремительно деградируют при неуловимом для глаза изменении картинки. На первый взгляд кажется, что это приговор современным нейронным сетям, но только на первый. Сразу возникает много вопросов. Если нейронные сети так катастрофически неустойчивы, то почему же они так успешно применялись (и применяются) на практике? Авторы статьи приводят примеры изменений, которым они подвергали исходные изображения, чтобы получить те, которые неправильно опознаются нейронной сетью. Можно заметить, что эти изменения, мягко говоря, нефотореалистичны и приводят к тому, что соседние пиксели картинки начинают мелко, но часто флуктуировать. Глаз этого не замечает, но вот нейронная сеть ни разу не сталкивалась с такими флуктуациями при обучении. Представьте, что, учась узнавать свиней, вы просмотрели миллион примеров розовых поросят, а в тестовой выборке увидели черного поросенка. Смогли бы вы его правильно идентифицировать и осознать, что это пример того класса, среди миллиона объектов которого вы ни разу не увидели черного поросенка, и весь миллион был розовым? Мелкая, незаметная глазу «рябь» очень хорошо заметна сверточной сети, которая не может соотнести полученное изображение с теми примерами, которые встречались на обучении, так как ни на одном из них этой ряби не было (а если бы была, то не деградировала бы на таких объектах). Вывод прост. Несмотря на то, что взгляд не улавливает различий, различия между искаженным и исходным изображениями огромны. Исходное изображение фотореалистично, а искаженное практически никогда не может быть получено камерой без последующей искусственной обработки. И в этом отношении нейронная сеть дает нам верный сигнал: это не настоящая фотография, а результат некоторой искусственной нетипичной постобработки. Где глаз обманется, нейронная сеть обмануть себя не даст. Таким образом, за нейронные сети можно быть спокойными. Если мы радикально (пусть и незаметно для глаза) не изменим входные данные, они будут давать надежные результаты.
К сожалению, не все так безоблачно. Можно представить себе и иную ситуацию. Зная принципы работы нейронной сети, входные данные можно исказить так, что она перестанет делать то, для чего она предназначена. Представьте себе, что злоумышленник, подключившись к камере наблюдения, соединенной с нейронной сетью, автоматически распознающей людей, слегка искажает сигнал, и нейронная сеть перестает опознавать людей просто потому, что она никогда с таким искажением не сталкивалась. При этом оператор, который периодически проверяет сигнал с камеры, никакой подмены не замечает. Самое неприятное заключается в том, что это «не лечится» путем расширения обучающей выборки. Доучивание нейронной сети на искажения одного рода не дает гарантии против искажений, по-прежнему неуловимых для глаза, другого рода, все же перебрать невозможно: слишком велико их многообразие. С другой стороны, теоретически возможно разработать более робастные методы путем загрубления процедур обучения, не позволяя им использовать закономерности, разрушающиеся при неуловимых изменениях картинки. В этом смысле настоящая статья сослужила хорошую службу, обратив внимание научного сообщества на необходимость доработки существующих алгоритмов глубинного обучения. Думаю, в ближайшие годы таковые методы появятся, и, как минимум, для фотореалистических изображений эту брешь удастся заделать, прежде чем глубинные сети заменят людей в системах видеонаблюдения.
Дмитрий Ветров
кандидат физико-математических наук, руководитель исследовательской группы байесовских методов, начальник департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
материал с postnauka.ru
Тем кто окончил обучение в 2000 году и ранее интересно будет узнать что изменилось в содержании образования за последние 13 лет.
Ниже приведены семь фактов представляющие собой сравнительно новые дополнения к общеизвестным знаниям и даже поправки давних заблуждений.
1. Теперь в мире пять океанов
Новый Южный океан
Традиционная география учила тому, что в мире четыре океана – Тихий, Атлантический, Ледовитый и Индийский.
Но в 2000 году Международная гидрографическая организация объединила южные части Атлантического, Индийского и Тихого океанов, создав пятое дополнение к списку – Южный океан.
2. Идеальное питание теперь представлено пищевой тарелкой, а не пирамидой
Новая “пищевая тарелка”
По велению первой леди, в 2011 году Министерство сельского хозяйства США отказалось от представленной в 2005 году вариации оригинальной пищевой пирамиды 1992 года.
Первоначальная пирамида предлагала порции различных групп продуктов, например две или три порции молочных продуктов ежедневно; новая тарелка демонстрирует общее количество. Например, половина вашей тарелки должна быть наполнена фруктами и овощами.
По словам Мишель Обамы, «это быстрое и упрощённое напоминание всем нам о необходимости внимательней относиться к употребляемой пище».
3. Стало известно, что человек постоянно выращивает клетки мозга
Окрашенные по методу Гольджи человеческие нейроны в гиппокампальной ткани
До 1980-х учёные считали, что количество нейронов у взрослых людей – это все нейроны, которые когда-либо будут у человека.
Закончив предыдущее исследование, учёный по имени Майкл Каплан обнаружил в мозгу взрослой обезьяны клетки-предшественники нейронов, что свидетельствовало о том, что в мозгу произошёл нейрогенез, или создание нейронов.
Свидетельства нейрогенеза у взрослых также появлялись в 90-х, но они не были отмечены долгосрочным функционированием.
Затем, в 2013 году, учёные определили возраст гиппокампальных клеток умерших людей. Клетки, которые оказались моложе людей, доказали, что человеческий мозг сам создаёт нейроны. Таким образом, было установлено, что мозг стабильно обеспечивается молодыми клетками – даже несмотря на то, что по мере старения человек теряет общее количество этих клеток.
4. Наконец стало известно, как в клетки поступает вода
Ранее современная наука не могла объяснить, как вода настолько быстро проходит через клеточные мембраны, в составе которых имеется водонепроницаемый фосфолипидный биослой.
Затем, в 2003 году, Питер Эгр и Родрик Маккиннон обнаружили в оболочке клетки белковые каналы, названные аквапорины, которые позволяют воде проникать в клетку. За эту работу учёные получили Нобелевскую премию по химии.
Эгр и Маккиннон также исследовали множество других каналов и клапанов, имеющих решающее значение для нашего понимания функций клетки.
5. О протонах известно не так много, как мы думали ранее
Протон сталкивается с ядром свинца
Ранее учёные считали, что радиус ядра низок. Но в 2013 году международная команда учёных снова провела исследование, в результате получив значительно отличающееся число. Новый показатель был почти на четыре процента ниже, чем принято было считать ранее.
Эта разница, хоть она и не велика, представляет некую головоломку. Либо предшествующие тесты были ошибочными, либо неверны новые расчёты, или же мы понимаем квантовую электродинамику – то, как взаимодействуют свет и материя – не настолько хорошо, как мы думали.
6. Бронтозавр – больше не настоящий динозавр. На самом деле, он никогда не существовал
Когда вы думаете о гигантском травоядном динозавре с длинной шеей, на ум наверняка приходит бронтозавр.
Однако, строго говоря, бронтозавров даже не существовало. На самом деле этот вид появился в результате объединения двух других: апатозавра и камаразавра.
Причины заблуждения берут своё начало в периоде палеонтологии, известном как Костяные войны. Два палеонтолога, Отниэль Чарльз Марш и Эдвард Дринкер Коуп, ожесточённо враждовали из-за свидетельств существования динозавров.
В 1877 году, в разгаре конфликта, Марш обнаружил частичный скелет динозавра, к сожалению, без головы, которого он назвал апатозавром. Чтобы окончить макет, учёный использовал череп другого динозавра – камаразавра.
Однако когда двумя годами позже Марш обнаружил другой скелет, он назвал его бронтозавром, хотя на самом деле он просто нашёл более полный скелет апатозавра.
Ошибку учёные заметили в 1903 году, но американский музей естественной истории Карнеги не заменял голову скелета до 1979 года. Многие не знают правды до сих пор.
7. “Частица Бога” реальна
Бозон Хиггса
Ещё в 1960-х годах учёные выдвинули теорию о Бозоне Хиггса, или частице Хиггса, также называемой “частицей Бога”. Это открытие было последней частью головоломки в Стандартной модели – физической теории, которая предпринимает попытку описать взаимодействие частиц, тем самым объяснив существование жизни.
Открытие Бозона Хиггса имело столь большое значение, что учёные провели сорок лет в попытках его доказать (или опровергнуть). А в 2013 Франсуа Энглер и Питер В. Хиггс наконец-то сделали это. Тогда за свою работу по обнаружению частицы они получили Нобелевскую премию по физике.
Источник:
Вымерший монстр или современник?
В свидетельствах, относящихся к эпохе Возрождения, упоминаются случаи находок больших треугольных ископаемых зубов во многих европейских странах. Изначально эти зубы считались окаменевшими языками драконов или змей — глоссопетрами.
Правильное объяснение находок предложил в 1667 году датский естествоиспытатель Нильс Стенсен: он узнал в них зубы древней акулы. Известность получило сделанное им изображение головы акулы, вооружённой такими зубами. Данные выводы, а также иллюстрация зуба мегалодона, были опубликованы им в книге «Голова ископаемой акулы».
***
Мегалодон, кархародон мегалодон (лат. Carcharodon megalodon), от греческого «большой зуб» — ископаемая акула, окаменелые останки которой находят в отложениях от периода олигоцена (примерно 25 миллионов лет назад) до периода плейстоцена (1,5 миллиона лет назад).
Палеонтологические исследования показывают, что мегалодон являлся одной из самых больших и сильных хищных рыб в истории позвоночных. Мегалодон изучен в основном по частично сохранившимся останкам скелета, исследование которых показывает, что эта акула имела гигантские размеры, достигая длины 20 метров (по некоторым источникам — до 30 м). Учёными мегалодон был отнесён к отряду ламнообразных, однако биологическая классификация мегалодона остаётся спорным вопросом. Предполагается, что мегалодон был похож на большую белую акулу. Места находок ископаемых останков свидетельствуют о том, что мегалодон был распространён повсеместно в мире. Это был супер-хищник, находящийся на вершине пищевой цепочки. Следы на ископаемых костных останках его жертв указывают, что он питался крупными морскими животными.
Научное наименование Carcharodon megalodon было присвоено ископаемой акуле в 1835 году швейцарским естествоиспытателем Жаном Луи Агассисом в работе Recherches sur les poissons fossiles (Исследование ископаемых рыб), завершённой в 1843 году. Ввиду того, что зубы мегалодона схожи с зубами большой белой акулы, Агассис выбрал для мегалодона род Carcharodon.
Скелет мегалодона, как и других акул, состоит из хрящей, а не из костей. По этой причине ископаемые останки, в основном, сохранились очень плохо. Хрящ — не кость, его быстро уничтожает время.
Самыми часто встречающимися останками мегалодона являются его зубы, которые морфологически похожи на зубы большой белой акулы, но являются более прочными и более равномерно зазубренными, и, конечно же, значительно превышают в размерах. Наклонная высота (диагональная длина) зубов мегалодона может достигать 180 мм; зубы ни одного другого известного науке вида акул не достигают такого размера.
Было найдено также несколько частично сохранившихся позвонков мегалодона. Наиболее известной находкой такого рода является частично сохранившийся, но остающийся соединённым позвоночный ствол одной особи мегалодона, обнаруженный в Бельгии в 1926 году. Он состоял из 150 позвонков, наибольший из которых достигал 155 миллиметров в диаметре. Сохранившиеся до наших дней позвонки мегалодона указывают на то, что у него был более кальцинированный скелет, в сравнении с современными акулами.
Останки мегалодона находили во многих частях земного шара, включая Европу, Северную Америку, Южную Америку, Пуэрто-Рико, Кубу, Ямайку, Австралию, Новую Зеландию, Японию, Африку, Мальту, Гренадины и Индию. Зубы мегалодона находили также в областях, удалённых от континентов (например, в Марианской впадине в Тихом океане).
Самые ранние останки мегалодона относятся к пластам позднего олигоцена. Хотя в пластах, следующих за отложениями третичного периода останки мегалодона практически отсутствуют, их также находили в отложениях, относящихся к плейстоцену.
Считается, что мегалодон вымер в плейстоцене, примерно 1,5 — 2 миллиона лет назад.
По вопросу оценки максимального размера мегалодона в научной среде продолжают идти споры; этот вопрос является крайне противоречивым и трудным. В научном сообществе считается, что мегалодон был больше китовой акулы, Rhincodon typus. Первая попытка реконструкции челюсти мегалодона была предпринята профессором Бэшфордом Дином в 1909 году. Исходя из размеров реконструированных челюстей, была получена оценка длины тела мегалодона: она составила примерно 30 метров.
Однако, обнаруженные позже ископаемые останки и новые достижения биологии позвоночных поставили под сомнение достоверность данной реконструкции. В качестве основной причины неточности реконструкции указывается отсутствие во времена Дина достаточных знаний о числе и расположении зубов мегалодона. По экспертным оценкам, точная версия модели челюстей мегалодона, построенной Бэшфордом Дином, была бы примерно на 30% меньше исходного размера и соответствовала бы длине тела, согласующейся с современными находками. В настоящее время предложено несколько методов оценки размера мегалодона, основанных на статистической взаимосвязи между размером зубов и длиной тела большой белой акулы.
В настоящее время общепринятой в научной среде считается оценка, согласно которой мегалодон достигал 18,2 — 20,3 метров в длину.
Таким образом, исследования показывают, что мегалодон являлся самой большой акулой из известных науке, а также одной из самых больших рыб, когда-либо населявших моря нашей планеты.
У мегалодона были очень крепкие зубы; общее их число достигало 276, т.е. примерно, как и у большой белой акулы. Зубы располагались в 5 рядов. По мнению палеонтологов, размах челюстей взрослых особей мегалодона мог достигать 2 метров.
Исключительно прочные зубы мегалодона были зазубренными, благодаря чему он мог легко вырывать куски плоти из тела жертв. Палеонтолог Б. Кент указывает, что эти зубы являются достаточно толстыми для своих размеров и имеют некоторую гибкость, хоть и обладают огромной изгибной прочностью. Корни зубов мегалодона являются достаточно большими в сравнении с общей высотой зуба. Такие зубы представляют собой не просто хороший режущий инструмент — они также хорошо приспособлены для того, чтобы удержать сильную добычу, и редко ломаются даже когда перерубают кости.
источник