Darin: Weiße Weihnacht – Clostridium perfringens – Christmas-Faktor – Corona-Prognose – Trump-Brexit-Biorhythmus – LIBOR (in der Wikipedia) – Conspiracy Santa – Depression in Sozialen Medien, an Weihnachten (das Paper dazu) – Ekel – Lungenkrebs – Masseverschiebung – Universeller Grippeimpfstoff – Fakten – Blutgruppendiät – Hunde und Sprache – Bauernregel
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Ich dachte immer die “Rat auf Draht” Nummer wäre 06606960, das ist auch die einzige Österreichische Rufnummer die ich mir merken kann.
zu den Fakten, 51:50
Hinter dem Link “Fakten” ist auch die zugehörige Studie zu finden.
Schönes Beispiel von Holger:
Unter dem Bett könnten Monster sein.
Unter dem Bett sind Monster.
Ich übertrage das auf Wissenschaftler und Verschwörungsheinis.
Der Permafrost könnte auftauen, der Golfstrom könnte abbrechen.
Es ist noch immer gut gegangen, Merkel ist schuld.
Die einen reden seit Club of Rome, die anderen werden begeistert gehört.
Ich habe den Artikel gelesen, noch nicht die Studie, und ich habe auch gar keinen Sachverstand, habe aber den Eindruck, dass man dieses Thema echt ernst nehmen sollte.
Ein “könnte” ist auch eine Möglichkeit, wenn die Ansage lautet “Erkenntnis ist, dass etwas passieren könnte”. Diese Formulierung vermittelt mir, dass da jemand Erkenntnis hat, lass mal hören.
“Es könnte etwas passieren” ist von vorneherein eher egal.
Hi Holgi!
You made my day. Konnte mich gleich wieder an die unsägliche NaSowas Folge erinnern.
Hab’s gefunden. Nachdem ich sicher 10 Sendungen durchgespult habe.
https://www.youtube.com/watch?v=nTtsjEmTLcA
Bei Minute 6
Viel Spaß beim Fremdschämen.
Der Hondska macht das doch recht gut. Weiß nicht wieso man sich da fremdschemen kann, außer Gottschalks Outfit.
Mal wieder ein tolle und spannende Folge.
Die Blutgruppen sind auch in China von extremer Wichtigkeit. Jeder Chinese kennt seine Blutgruppe. Es ist auch normal, dass bei Dates nach der Blutgruppe gefragt wird. Angeblich passen gewisse Blutgruppenkombinationen besser zusammen als andere. Selbst bei Bewerbungsschreiben wird stellenweise die Blutgruppe angegeben.
Na sowas! ist eine tolle Show gewesen. Mir ist immer noch das Eröffnungslied 1980-f von After the Fire in guter Erinnerung.
Frohe Weihnachten und einen gutem Rutsch.
Habt ihr den Durchbruch von AlphaFold übersehen oder ist das gar nicht so wichtig?
https://www.heise.de/hintergrund/Hintergrund-Wie-Googles-AlphaFold-die-Molekularbiologie-revolutioniert-4977296.html
Das besondere an Arecibo war, dass dort auch gesendet werden konnte (wie Florian sagt nachdem ich diesen Satz geschrieben habe). Hab irgendwo die Formulierung gesehen, dass wir mit Arecibo das einzige “planetare Radar” verloren haben. Das ist doch auch mal ne coole Fromulierung wie aus dem Science Fiction Film: Planetares Radar.
Abgepackte Silage gibt es schon zu kaufen als Nahrung für Menschen wird Sauerkraut genannt oder Kimchi. Gute Geschäftsidee von Holger, hatte aber schon jemand vor Jahrtausenden.
Hi ihr Beiden,
voller Freude habe ich wieder euren neuen PC gehört und das mit den Depressionen.
Das paper krieg ich bei mir irgendwie nicht downgeloadet bzw. der Link zeigt mir was recht altes -ist aber egal.
Ihr wolltet wissen was ein CNN (convolutional neural net) ist. Das ist eine Architektur für ein neuronales Netz, das eine mathematische Faltung als theoretisches Grundgerüst hat. Das geht so 🙂 – über Daten (die als Tensor – entspricht etwa einer Matrize – für das Netz präsentieret werden) wird ein Kernel (das ist auch eine Matrize – aber nur kleiner als die Datenmatrix) geschleift – sprich an jedem Feld der Matrize wird das gewichtete Mittel aus dem Produkt der Datenmatrix (das vom Kernel grad überdeckt wird) und dem Kernel berechnet. So erhält man eine neue Datenmatrix, bei der gewisse Features verstärkt werden. Das macht man auch bei der Bildbearbeitung so, wenn man z.B.: Kanten schärfen will etc.. Dort ist aber der Kernel fixiert. Bei einem CNN wird der Kernel “gelernt” – das ist die ganze Zauberei – ganz einfach erklärt. ein Beispiel für so eine Datenmatrix ist z.B.: ein Bild oder ein in Zahlen codierter Text.
unbalanced bedeutet im Kontext ML, das die Daten nicht gut ausbalanciert sind (z.B.: es sind sehr viele mit Depressionen dabei oder nur wenige halt)
Die Kernelgröße ist die Größe des Kernels (bei Bildverarbeitung z.B 3×3 oder 10 x10 Pixel)
Aber da gibts natürlich noch mehr spannende Dinge zu erzählen – ruft mich einfach an, wenn ihr was wissen wollt – war nur Spaß 🙂 oder doch nicht 🙂
lg, eurer steht verbundener Hörer aus (Ober)Österreich
Markus 😉