Category: компьютеры

Category was added automatically. Read all entries about "компьютеры".

ATLAS / Vildehaye automated radio-tracking system

Для моего РНФ гранта, мы постепенно собираем и скоро начнем тестировать вот эту систему, разработанную израильскими учеными в Tel Aviv Uni and Hebrew University of Jerusalem. На видео показана система в ее первоначальном варианте (работа в режими reverse-GPS, когда несколько 5-10, приемных радиостанций очень точно, до нескольких метров, расчитывают положение источника радио сигнала за счет малюсеньких задержек во времени прихода радиоволн на разные станции). Всё это визуализируется в их программе Kamadata в реальном времени. Мы по крайней мере по началу, не будет использовать reverse-GPS режим (слишком уж дорогие радиостанции, т.к. они должны быть GPS disciplined clocks + sample rate 100 MPS), а только presence/absence, но потенциал у системы всё равно большой (правда и steep learning curve признаться тоже). Станции состоят из любого компьютера с установленными free open source программами (например, это может быть Raspberry Pi с Ubuntu 16, на нем Java машинка, прога ATLAS, написанная под Java, возможно еще Kamadata, если хочется визуализирова данные, высасываемые с сервера). Комп подключен к LaunchPad (разработческая плата с трансивером, т.е. интегрированным ресивером и трансмиттером в одном чипе) от Texas Instruments. ЛончПад к антенне (они используют показанные на видео omnidirectional хлыст на возвешенном месте. Ну питание конечно. Хорошо, когда данные сразу сваливаются на сервер по USB модему (тогда real live стриминг возможен). Радиотрансмиттеры с открытой архитектурой и их можно заказывать за недорого. Они могут быть перепрограммированы под разные условиях работы (периоды посылания пакетов, содержимое пакетов, периоды посылания и приема пакетов от базовой станции, которая может посылать пакеты тэгам и переключать их режим работы). Короче, система умная, но catch  в том, что пока всё довольно в начальной стадии (большие огрехи правда уже решены, но новые всегда появляются). Learning curve тоже довольно steep ибо одна установка и отладка всего программного обеспечения занимает кучу времени. Manual 90 стр и будет расти думаю. Но разработчики сознательно расширяют участников небыстро, чтобы успевать всем этим управлять.

Amazon AWS Cloud Services

Нырнул я тут в изучение облачных Amazon сервисов, ну и сразу куча вопросов. Начал с Free Tier AWS EC2 (это по сути виртуальная машина, т.е. арендуемые компьютерные мощности в дата центре Амазона, нужные например если есть много данных, а на личном компе не достаточно памяти для столько долгих расчетов, или хочется просто иметь отдельную машину для расчета данных). В облаке устанавливаешь себе нужную операционную систему (линукс, мак или винду) с нужным количеством оперативки и выделенных процессоров. Такая система называется instance.

Когда запускаешь instance там есть такие термины, как vCPU, ECU. Вот тут объясняют

http://stackoverflow.com/questions/19248087/what-does-ecu-units-cpu-core-and-memory-mean-when-i-launch-a-instance

по сути, это виртуальные единицы компьютерной (процессорной) мощности для каждого instances, т.е. в каких "попугаях" мерится мощность процессора вашего виртуального облачного компа.

Но и там куча разной другой непонятной сначала терминологии. Например EBS (Elastic Block Storage). По сути арендуемый винчестер. Оставлю себе здесь вебинар на будущее посмотреть, когда найду побольше времени.



 

Fun Cube Dongle или как игрушки гиков превращаются в полезные вещи

Кто помнит, в мое канадском проекте мы использовали некоммерческие радио приемники со странным названием SensoreGnome. По сути, кит из нескольких компонентов, главные их которых - конечно же, радио антенна, плюс небольшой компьютер стоимостью меньше $100 (выбрали BeagleBone, но вроде можно было и Rasberry Pi или подобные). Он вот так выглядит.


Плюс миниатюрный радио ресивер с широким диапазоном приема (150MHz - 1.9GHz с гэпом 240-420MHz) в виде флэшки, подключаемый через USB. Назывантся эта штука Fun Cube Dongle (FCD) и последняя модель стоимостью в пределах $200 выглядит так.

Снаружи

Внутри



Кто это вообще разработал и для чего. FCD - это наземный элемент системы спутник-земля, разработанный популяризаторским и просветительским проектом Fun Cube.



Что это за проект такой. Коммьюнити гиков и радио-космолюбителей из Великобритании и Нидерландов (AMSAT-UK and AMSAT-NL) разрабатывают миниатюрные космические спутники с радио приемопередатчиками, запускают их с помощью русских на орбиту и общаются между собой, проводят кое-какие измерения. Самая главная цель проекта - популяризация космоса, физики, радио и электроники среди молодежи. Спутники весят буквально килограммы и выглядят вот так.



Ну а лишь одним из spin-offs данного проекта послужили ресивера сети радиовышек в Канаде - тот самый проект MOTUS, о котором я рассказывал некоторое время назад. Вообще, в ресивере SensoreGnome мне нравится концепция open platform - можно брать разные компоненты и комбинировать их, делая то, что подходит конкретно тебе с твоими задачи и бюджетом. Мощный и очень гибкий подход. Достаточно посмотреть, как это сработало в случае PC.

Конспектно. Как работают модули и субмодули пространственного сознания в мозге

Насколько могу, кратко и тезисно. Картинки здесь сейчас не выкладываю. Лучше посмотрите в докладе у профессора с кафедры ВНД МГУ Плескачевой с ее комментами. Обязательно это сделайте сначала, а потом читайте ниже.

Часть первая



Часть вторая


Все ссылки на доклад я выложу чуть попозде ниже (закачиваю на youtube). Может быть потом что-то добавлю.

Основные важные общие вещи о пространственном сознании и особенностях работы пространственных нейронов

1. Все пространственные нейроны (далее сокращения: place cells, PC, grid cells, GC, head direction cells, HD and border cells, BD, всех их буду называть пространственные нейроны) составляют сложный иерархический модуль мозга, ответственный за обработку пространственной информации. Модуль интегрирован с другими модулями, т.е. это такое мозговое реле, связывающее в единую систему sensory cues, пространственную и эмоциональную память. К примеру, PC и вообще гиппокамп дает не просто представление "где я", но и эмоциональную окраску данного места, т.к. соединен, например, с миндалиной (amigdale) - одна из важней областей мозга, обеспечивающая эмоциональную окраску места или события и эмоциональную память.

2. Пространственные нейроны уже сами интегративные мультисенсорные клетки, получают сигналы и от внешних (аллоцентричных) стимулов, например. от вида конкретного зрительного ориентира на стене арены в экперименте, и от внутренних (эгоцентричных), например, от проприорецеторов в мышцах и связках + вестибулярная система (где-то еще есть, по-видимому, шагометр/одометр, на еще более раннем уровне мозга, но как он устроен, я пока не видел работ).

3. Пространственные нейроны имеют уже определенный уровень абстракции, т.е. их активность можно описать вещами типа "я указываю на местоположение на западной границе данной арены, а если арену вдруг разделели несколькими перегородками с севера на юг и западных периметров стало много, то на местоположения на всех западных периметрах - на границе самой арены и на западной границе каждой и перегородо". По-видимому, PC более мультисенсорные, чем GC, HD и BD, т.е. уровень абстракции их активности "я тут" выше. Например, описание причины того, что, допустим, данная PC активна в центре экспериментальной арены может быть примерно такое: "я указываю животному, что оно в центре этой уже знакомой арены, т.к. это было расчитано на основе интеграции многих факторов. К примеру, животное сделало определенное количество шагов от определенной стенки, используя BD как начальный референт и GC для подсчета дистанции. Визуальный ориентир на стенке кажется примерно таким, направления на зрительные ориентиры, висящие на стенках здесь примерно такие, как мне говорят HD, запомнившие направления из центра, ну и эмоциональная окраска этого места именно такая, как было при моем первом mapping (картировании) + запаховая метка мне тоже указывает на центр арены, т.е. это метка меня самого, потому что я ее сделал в центре, лишь подтверждает, что я именно в центре этой арены"). Если постараться и много клеток перебрать, то можно найти PC с довольно абстрактными правилами активности (только на линии, соединяющей два объекта на арене, path cells (были найдены у птиц), или только в конце рукава радиального лабиринта, причем на пути из центра, но не к центру, независимо от длины или направления рукава).

Детали о субмодулях пространственного сознания, т.е. о том, как работают совокупности однотипных пространственных нейронов

4. HD. Распределены по разным субкорковым ядрам и регионам мозга (пост и субкубикулум, части таламуса, эндоринальной коры и еще ряд мест). Созревают самые первые у крысят. На основе проприорецепторной информации (т.е. на основе представления о расположение частей собственного тела) + внешней информации (смотрю прямо на некий ориентир, чуть правее или левее) дают представление о направлении движения или смотрения. Пока неизвестно, есть ли HD клетки, оперирующие магнитным стимулом (т.е. клетки магнитного компаса, который вроде как врожденный), но это потому что на нужных модельных видах мало работали.

5. GC. В основном, найдены в эндоринальной коре. Формируют сетку, покрывающую доступное пространство. Тоже используют мультисенсорные, т.е. эго- и аллоцентричные, инпуты, например, картинку на стене экспер. арены. Сетка гексагональная (непонятно, почему именно такая, и непонятно, у всех ли животных именно так, но то что проверяли, пока так). Период сетки фиксирован в данном районе медальной эндоринальной коры (MEC), но период становится больше по оси дорзальное часть MEC -> вентральная MEC. По-видимому, на разных уровнях MEC клетки оперируют местоположением с разных зумом когнитивной карты. Непонятно, как будет выглядеть GC, да и другие клетки, в больших открытых пространствах, т.е. в поле, но в развитием оборудования, когда можно записывать активность wirelessly у свободнодвижущихся животных в поле такие статьи появятся.

Зачем вообще нужна сетка? Точно неизвестно, но основная гипотеза сейчас - формирование референтов для расчета длины пройденного пути, т.е. для работы одометра. Как данная клетка возбуждается именно в узлах решетки объясняют несколькими моделями и их вариациями, но здесь я не буду на этом останавливаться. Как животное с помощью грида узнает дальность перемещения? Ну допустим, я иду и моя данная клетка три раза возбуждалась и три раза ее активность падала. Период решетки, допустим, 35 см, и значит я прошел трек примерно 35x3=105 см. Но я мог иди туда сюда, по прямой или изогнутой. Теперь, как узнать, по какой траектории я шел на основе грида, ведь клетка возбуждается одинаково во всех узлах решетки? Предполагают, что клетка сравнивает свой грид с активностью других клеток и их гридами, и каждая точка пространства будет характеризоваться определенной комбинацией возбуждений (сам это до конца не понимаю, как и авторы статей в массе, есть разные модели и гипотезы).

6. BD. Тоже в основном расположены в MEC. Дают представление о границах пространства и при этом, как я сказал, уже дают довольно абстрактные правила активности, например, "я где-то вдоль северной окраины арены". При этом, если удлиннять северную стенку арены, то активность данной клетки будет растягиваться вдоль всей стенки. Зачем это нужно не совсем понятно. Может быть это уменьшает ошибку расчета трека т.к. есть  референтный старт, и увеличивает точность расчета длины трека и размера данного помещения.

Важный коммент по пунктам 4-6

Вроде бы, все эти типы HD, BC, GC, посылают сигналы с PC, т.е. как бы расположены на уровень ниже. Классификации эти недавние. Всё появляются и появлюятся новые классы этих специализированных пространственных нейронов, так что список неисчерпывающий.

7. PC. Расположены в гиппокампе. Это уже интегратор высокого уровня, когда и HD, и GC, и BD интегрируются + эмоциональная реакция на данное место учитывается и возникает представление о "данном месте". У животных, живущих не только в 2D, но и 3D мире (летучие мыши, приматы, может быть человек), PC дают тоже трехмерный place (т.е. активны в сфере или сфероподобной 3D фигуре).

Пластичность и re-mapping

Одни и теже клетки могут в разных средах описывать разные направления (HD), по разному накладывать сетку (GC), правда при фиксированном периоде, и наконец приписывать себя к совершенно разным местам (PC). При этом, соседние клетки, например, соседние нейроны гиппокампа, не обязаны кодировать пространство топографически, а могут себя ассоциировать с очень отдаленными местами (непонятно, однако, это ассоциирование - случайный процесс, или есть некие закономерности).

Предсказание действий и стимулов в данном месте пространства

Недавние работы показывают, что животное не просто расчитывает, где оно находится, но и исходя из данные характеристик движения (направление движения, скорость), оно может расчитывать, какая PC будет активно следующей через какое время, и соответственно, по "ссылкам", т.е. ассоциативным связям предстоящих PC ожидаются определенные стимулы, животное готовится к определенным действиям, уже испытывает определенные эмоции. К примеру, по дороге на работу и при приближению к знакому углу улицы "я знаю, что за этим углом через минуту, когда я заверну, будет возбуждена определенная PC, которая ассоциирована с видом булочной в определенном направлении, и, раз утро, будет пахнуть кофе и свежей выпечкой, а рука сама тянется к кошельку, т.к. хочу заскочить туда", т.е. проецирование возбуждение конкретной PC и всего ансамбля разных других клеток и нейронный сетей (мемграмм, т.е. закодированной памяти) с ней связанной (HD, связанная со зрительным образом булочной, клетки ольфакторной коры, кодирующие запах выпечки etc).

Вопросов еще много, но за последние 30-40 лет мы узнали о работе мозга, особенно в области spatial cognition. Тут просто революция происходит, в который, увы, российские научные группы принимают очень небольшое участие и лишь пытаются отслеживать, что там за brain storms происходят (в стране наверное несколько десятков людей, которые это хорошо понимают и осознанно читают оригинальные статьи). Переварить вал статей сложно сейчас, правда, всем специалистам. Методы возникают очень интересные. Терапевтические применения уже тоже просматриваются и тестируются. Например, коррекция ошибок при решение пространственных задач с помощью искусственного стимулятора в гиппокампе - electrode array, который записывает и одновременно стимулирует разные участки гиппокампа.

Словарь немецкого сленга

Здесь можно найти забавные сленговые выражения и слова в современном немецком. Меня поразило обилие заимствованных английских слов в немецкой морфологии. Особенно понравилось: 

Wichtigknochen ‘мобильный телефон, мобильник,’. Дословно – ‘важная кость’. Steck endlich mal den Wichtigknochen weg, das nervt tierisch! – Убери, наконец, свой мобильник, он достал уже! 

Searchen ‘думать размышлять’. Перевод с английского „to search“ – ‘искать’. Lass uns mal searchen! – Дай нам подумать!

Гы-гы! Интересно, мы скоро всерьез будет говорить "тхенкс" или там "уилькомствую, проходите!" Хотя припоминаю историю с олдовостью. Вполне принято говорить - "серфить". Ну компьютерные термины проникли во многие части русской речи в полный рост.   

Может еще кто что забавного из немецкого сленга знает?