TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #430 · 8.07

Воттоваара — хорошее место для первой в вашей жизни горной экскурсии. Там всего по чуть-чуть: чуть-чуть подъёма (максимальный уклон градусов 60 от горизонта), чуть-чуть горной тропы (длина пути до верха около 2км), чуть-чуть высоты (417 метров). Хардкорные трекеры и хайкеры преодолевают такие участки одной ногой, не прекращая завтрак. Но неподготовленный человек сможет понять, есть ли для него смысл пытаться идти в какие-то более сложные горы. Даже "заброс" на гору есть. Но если в больших горах это вертолёт или вездеход по болоту, то здесь вас около часа везут на внедорожнике через камни и лужи метровой глубины. Да, обычный автомобиль (даже кроссовер) там не пройдёт совершенно никак, нужен высокий, полноприводный и обязательно со шнорхелем. Но это всё равно более доступная территория, чем какое-нибудь Плато Путорана, куда вообще не рекомендуют соваться туристам без хорошего опыта пеших походов. Впрочем, тут ироничный момент. База отдыха на подъезде живёт исключительно на туристах, которые хотят посетить Воттоваару. Теоретически она могла бы проспонсировать если не асфальтирование, то хотя бы проход грейдера по "дороге" и присыпку грунтом: это существенно уменьшило бы степень опасности для людей и степень износа техники, а также значительно подняло бы удобство и скорость доставки. Но тогда люди могли бы добраться на своих машинах и не брать на базе дорогой трансфер. Думаю, в какой-то момент и внедорожники потеряют способность проезжать там, нужен будет гусеничный вездеход. Прикольно, что, чем выше идёшь, тем ниже деревья. Гора как бы награждает тебя за усилия всё более красивыми и просторными видами. В целом территория будто бы инопланетная. Очень странно себя там чувствуешь — ты словно и не на Земле уже, и вообще не в реальности, а внутри какого-то странного рисунка. #travel

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #bioacoustics

当前筛选 #bioacoustics清除筛选
Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1180 · 31.12.2025 г., 22:11

🌎 Sperm whales use a form of vocal “click” codes called codas to communicate within social groups. Each group has its own dialect of codas, with some sequences unique to specific clans. Adult whales use these patterns to maintain social bonds—individuals can be identified by their group’s coda “accent.” ✨ #whale⚡#communication⚡#animalbehavior⚡#bioacoustics 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8288 · 16.08.2025 г., 12:01

🎧 Perch 2.0 — AI, который слушает природу и спасает вымирающие виды. DeepMind выпустили Perch 2.0 — компактную supervised-модель для биоакустики. Без миллиардов параметров, без сложного self-supervised обучения — просто аккуратная модель, которая побила все бенчмарки и уже работает в полевых исследованиях. 🌱 Почему это важно Звуки природы — это источник данных о биоразнообразии. По аудиозаписям можно понять: - какие животные живут в лесу, - сколько их, - размножаются ли они, - не вытесняются ли они человеком. Но расшифровка аудио — адский труд: в одном часе записи из тропиков десятки накладывающихся голосов. 🐦Что умеет Perch 2.0 Perch 2.0 — универсальный эмбеддер для звуков животных. Берёт 5 секунд аудио → выдаёт вектор, с которым можно: - находить похожие записи, - кластеризовать звуки, - обучать простой классификатор для новых видов (few-shot). ⚡ Работает без GPU и без дообучения. 🛠 Архитектура - Основa: EfficientNet-B3 (12M параметров). - Три головы: 1. Классификация ~15k видов. 2. Прототипная — создаёт семантические логиты для distillation. 3. Source prediction — угадывает источник записи. - Обучение в два шага: 1. Прототипная голова учится сама. 2. Её логиты становятся soft-label’ами для основной (**self-distillation**). 📊 Результаты - SOTA на BirdSet и BEANS (ROC-AUC, mAP). - Отличная переносимость на морских данных (киты, дельфины), которых почти не было в тренировке. - Всё это — без fine-tuning, только фиксированные эмбеддинги. Главный вывод Perch 2.0 показывает, что: 🟢 качественная разметка, 🟢 простая архитектура, 🟢 чёткая постановка задачи могут быть важнее, чем «бесконечные параметры» и сложные LLM. 🌍 Что это меняет - Биологам — быстрый анализ джунглей Бразилии или рифов без написания своих моделей. - ML-инженерам — наглядный пример, как обучать компактные сети без потери качества. - Исследователям — напоминание: не всегда нужен GPT-4, чтобы сделать полезный инструмент. 🟠Github: https://github.com/google-research/perch-hoplite 🟠Подробнее: https://deepmind.google/discover/blog/how-ai-is-helping-advance-the-science-of-bioacoustics-to-save-endangered-species/ 🟠Статья: http://arxiv.org/abs/2508.04665 @ai_machinelearning_big_data #DeepMind#AI#Bioacoustics#MachineLearning#Perch#Ecology