About BioCamp 2009

Hi for everybody. I’m want to talking now about Novartis BioCamp 2009 event. There is HR event of big pharma compony call Novartis. I’m take challenge in this competition, and win local tour. Because of this, i have entrepreneurship courses, paid by Novartis, and very interesting business seminar called «Pharma business overview». And now i’m in Cambridge Massachusetts USA. I have an exciting opportunity to contact different people from different country’s, and work with this people to win international business plan competition. Link:http://www.novartis.com/careers/biocamp/index.shtml

Научное удовлетворение

Ух, как оказывается приятно решать научные задачки, когда они решаются. Итак в чем фишка, у меня была прога котрая принимала входные данные как мне НЕ нужно. Прога достаточно большая. Я ее переделал и она теперь работает как надо. Мне понравилось… Вот результат.В чем смысл спросите вы. Да в том что прога двигает молекулки. Изначально она либо закрепляла молекулу, либо двигала всю. Теперь она умеет закреплять частично. (Зеленая и бирюзовая молекула на рисунке почти совпадают, за исключением атомов заданных пользователем.)

Компьтерный драг дизайн.

Я медленно но верно включаюсь в тему био-расчетов. К сожалению как мне кажется в научной группе в которой я эти занимаюсь отсутствует нормальный интегратор.(Чтоб что нибудь посчитать приходиться запускать тележку разных прог) Но в итоге:

Красиво правда?

Это белок тромбин(отвечает за свертываемость крови), и его ингибитор арготробан(причем оптимизированный). Видите как четко сидит?

Да…. С годами не меняется ничего.

Из инета:
«
Вторые попали в университет с сознательной тягой к науке… Небольшая доля, особо талантливые и упорные, действительно станут хорошими учеными. Мое восхищение! (Знаю таких 4–5 человек.) Остальные постепенно — кто раньше, кто позже — разуверяются в своих способностях и в науке. Они пишут старательные дипломы, а многие — и вымученные диссертации («игра в диссер»), и осознают: «всё, больше не могу». (Таков я и большинство моих университетских знакомых.)
«

Черт побери чувствую тоже самое… Тянет к науке, а ее нету. Никому не нужно по 400 физиков каждый год. Штук 5-6 не более.

«
«Студент — это не сосуд, который надо наполнить, а факел, который надо зажечь». Нам это говорили, но все 5 лет нас в основном наполняли. И наполнили так, что непереваренный материал сидит внутри и мешает жить. У добросовестного, но не слишком способного студента голова забита обрывками фактов, утверждений, теорем, которые непонятно где и как применить. «Хочется стать дворником или пожарником, чтобы пережить это». Так зажгли или погасили?
«
ППЦ. Будто сам писал.

Документатор для Fortran

Роясь в различных системах автоматической документации, нашел все таки то чно нужно. Встречаем RoboDoc этот документатор умеет создавать автоматически документацию для ЛЮБОГО языка программирования. Пишем просто коментарии к коду в особом формате и получаем документацию к коду в виде HTML
Здесь описан этот документатор. Приведу пример кода для которого запускался robodoc, и для которого нормально отработал. (Жаль пакетов под OpenSuse не было, но скомпилилось без проблем)

Fortran VS. C++ VS. Python

Здравствуйте. Закончил тестить скорость работы программ написанных на трёх языках обозначенных в теме. Дело в том, что в будующем меня ожидает задачи моделирования физических систем, и различные инженерные расчёты. (И пойду я всё-таки на кафедру математики, удивительно правда ) Значит теперь к данным. Скорость тестировалась на машине с Intel Core 2 Duo и 512 Мб оперативы на борту. Ос OpenSuse 11.0 Для тестирования были написаны три простеньких программы, каждая из которых делала около 300 миллионов вичислительных операций. Компилировались они последними Интеловскими компиляторами, т.е. оптимизация под Intel архитектуру имела место. Python не повезло, под него Intel ничиго не делает.

Определился

Ура! Я наконец-то определился с кафедрой. Вернее не с кафедрой, а с ранжированием кафедр по приоритету. Итак

1. Общая физика и молекулярная электроника
2. Кафедра полимеров и кристаллов
3. Биофизика

Так-же я поставил себе цель в жизни поступить в аспирантуру TUM(Технический университет города Мюнхен).

Сцылки http://vega.phys.msu.ru -ОФиМЭ

www.tum.de -TUM

Основные принципы построения современного нейрокомпьютера

Итак, решил я изложить прешедшие ко мне в метро чисто философские и логичные принципы построения нейрокомпьютера. Чтобы построить компьютер сколько-нибудь похожий на мозг, необходимо ограмное кол-во структурных элементов(10^12 если не ошибаюсь) и при этом у каждого структурного элемента около 1000 связей. Создать подобного рода систему без принципов самоорганизации невозможно!!! Таким образом необходима среда в которой будут эти самые элементы образовываться. А кроме непосредственно мозга подобных систем я не знаю! Таким образом мне кажется что возможно построить нейрокомпьютер следующим образом.

1. Вырастить мозг на подложке(это уже реализованно)
2. Подключить к мозгу раздражители(уже рееализовано)
3. Понять что «поощряет» и что «наказывает» вырашенный мозг.
4. Вводить данные в вырашенный мозг, полычать вывод.
5. Наказывать и поощрять мозг пока он не научиться

После обучения мы получим готовый к использованию нейрокомпьютер, который можно перепрограммировать(снова обучать). Данные принципы вполне достижимы как мне кажетя. Поощрать и наказывать вырашенный мозг можно химически, повышением какого нибудь нейромедиатора «счастья». Вводить и выводить данные можно, выращивая моз сразу с отростками для органов чувств , через которые можно подключаться!)

Т.е. производственный цикл будет примерно таким.

1. Помещение зародыша на подложку и контраль его роста
2. Подключение микроэлектродов к отрасткам органов чувств
3. Обучения мозга по средствам электро и химио-стимуляции

После обучения получается запрограммированный нейро-чип. С возможностью перепрограммирования! Что кто думает по этому поводу?

SLP

Так как я собираюсь заниматься аппаратной реализацией устройств ИИ. Я не могу пройти мимо практически главной части алгоритмов ИИ-нейросетей. Я уже реализовал алгоритм обучающий одиночный перцептрон. После ознакомления с классической моделью (для интересующихся)
. Так-же после ознакомления с книгой «Физиология центральной нервной системы» В.М. Смирнова, В.Н. Яковлева. Я соорудил программу на Python для тестирования.

СГС

Прочёл статейку Сивухина про СИ. Вот. И всерьёз задумался а почему преподают в СИ. Взгляните хотя-бы на закон Кулона в СГС и в СИ. Да СИ более удобна инженеру, а на лекциях она зачем? Учили бы в СГС, на практикуме требовали бы СИ, было бы же лучше! Теорию было бы легче запоминать! И как Сивухин пишет улучшалось бы понимание сути явлений. Я то я вот сейчас ботаю ОПТИКУ, и не понимаю зачем я три года писал всё в СИ?