Покупаешь новый смартфон и радуешься - работает быстро, стабильно, эффективно.
Но проходят года и смартфон, который ещё вчера "летал" начинает "подтупливать", а иногда откровенно "тормозить".
Против прогресса не пойдёшь, приложения постоянно обрастают новыми функциями, а разработчики не всегда ставят перед собой задачу глубокой оптимизации быстродействия.
Поэтому смартфоны, даже мощные вчера, начинают работать медленно.
Но есть способ немного ускорить их, чтобы можно было пользоваться с комфортом ещё год или два.
Покажу три способа, которые необходимо сделать, чтобы телефон на Android начал работать быстрее.
Как ускорить бюджетный смартфон
Для тех, кто не хочет смотреть, оставлю текстовую инструкцию. Показываю на примере Xiaomi, если у вас телефон другого вендора, делайте поправку на его оболочку и расположение меню.
Откройте главное меню настроек, перейдите в раздел "Приложения".
Далее "Разрешения".
"Автозапуск в фоновом режиме".
В верхнем правом углу нажмите на "Три точки" и во всплывающем меню на "Показать системные приложения".
Убедитесь, что ни одно приложение не имеет разрешения на автозапуск.
Вернитесь в главное меню, перейдите в раздел "Батарея".
Далее "Дополнительные функции".
Функция "Очищать память" должна быть включена, рекомендую использовать либо 10 минут, либо 30. Меньшие значения могут доставить дискомфорт. Эта опция запускает автоматическую очистку оперативной памяти через установленное время после блокировки смартфона.
Теперь перейдите в раздел "О телефоне", найдите строку "Версия ОС", если это HyperOS, либо "Версия MIUI" если это MIUI. Нажмите на строку 6 раз подряд, пока не станете разработчиков.
Вернитесь в главное меню, найдите раздел "Расширенные настройки".
В нём найдите строку "Лимит фоновых процессов" и установите его на значение "3" или "4". Это заставит операционную систему выгружать лишние фоновые процессы из памяти принудительно, что ускорит работу телефона.
Выполнив все эти действия мы значительно снизим нагрузку на оперативную память и процессор. Это особенно полезно для бюджетных смартфонов и телефонов, которым 3 года и старше.
Пробуйте, уверен, вы почувствуете улучшения.
Если по необычайному стечению обстоятельств вам стало любопытно, есть ли ещё подобные лайфхаки для смартфонов Xiaomi - добро пожаловать на MetaMi.
Общий хайп вокруг нейросетей и их природы несколько перегрет. Да, нейросети способны быстро создавать контент или искать ответы на вопросы. Но что делает их работу действительно ценной, так это применение для комплексных задач. Нейросеть решающая задачи существования и модификации всего, что имеет отношение к живой материи уже запущена в работу.
Еще 5 лет назад разговоры вокруг анализа генома, CRISPR технологий и нейросетей были чем-то вроде околонаучной фантастики. Чего стоит фильм со Скалой «Рэмпейдж», где завязка сюжета в тестировании потенциала CRISPR. Однако, уже сегодня человеку открыт широкий спектр инструментов для улучшения некоторых своих качеств. О них и рассказывают материалы телеграм канала. Подписывайтесь, чтобы первыми получать свежие статьи!
Нейросеть решающая задачи существования жизни
Статья написана по материалам исследования. Инновационная нейросеть от Google DeepMind генерирует не только структуру белков, лигандов, ДНК, РНК и «молекул всех форм жизни», но и предсказывает принципы их связи. Это обещает радикальное, революционное ускорение во многих областях науки.
Особенности работы с белками в науке
Схематическая демонстрация сложности в работе с аминокислотами и белками
Белки — одно из самых универсальных изобретений природы. Эти важнейшие строительные блоки всех живых организмов, на которых держатся практически все химические реакции в организме. Белки регулируют экспрессию генов, поддерживают иммунную систему, составляют основные структурные элементы всех клеток и образуют основные компоненты мышц.
При этом, самих белков существует невероятно много. Если пытаться наугад синтезировать их в лаборатории, то процесс займет миллиарды лет. Но можно моделировать процессы, если использовать вычислительные системы. Хотя потребуется невероятно огромное количество мощностей для перебора. Тем более, что вычислительная мощность становится сегодня едва ли не мерилом чего-то божественного, если вдаваться в фундамент датаизма.
Сейчас для этого используются суперкомпьютеры, или подпроекты BOINC. Я сам использовал до последнего старый ноут для расчета заданий в Rosetta@home. Однако, даже если все люди мира запустят проект на своих устройствах, эта работа займет достаточно много времени.
Чем нейросеть решающая задачи отличается от перебора вариантов?
И почему новая нейросеть называется AlphaFold? Суть в том, что белки представляют собой цепочки аминокислот, которые спонтанно складываются, образуя трехмерную структуру. Важны не только компоненты, но и то, как они складываются и связываются друг с другом. В этом случае, форма напрямую влияет на биологические функции белка.
Говоря о белках, можно анализировать их компоненты и последовательность на бумаге, но если вы не знаете их трехмерную форму, вы не сможете предсказать, что белки будут делать и как они будут взаимодействовать с другими молекулами.
Если говорить цифрами, то на сегодня известно про существование более 200 миллионов белков. И только 170 000 белков разобрано до понимания базовых принципов. Зная аминокислотный состав и способы формирования структур, имеет смысл использовать продукт прогресса, по крайней мере за это ратуют идеи датаизма. Здесь на свет и выходит нейросеть решающая задачи существования жизни, чтобы ускорить этот процесс. Ведь до появления AlphaFold программы не могли предсказывать структуру белка так же точно, как экспериментальные методы, основанные на использовании человека.
Небольшой экскурс в историю. Как развивалась нейросеть решающая задачи фундаментальных жизненных процессов?
Здесь смоделирован белок шипа вируса простуды
AlphaFold 2, выпущенный в 2021 году, стал прорывом, изменившим методологию. Нейросеть предсказала трехмерные структуры почти каждого белка в человеческом организме и помогла в реализации научных исследований. Менее чем за три года нейросеть использовалась исследователями во всем мире для ускорения открытий в области лечения рака, вакцин против малярии , создания ферментов, разъедающих пластик, и бесчисленного множества других проектов. На сегодня Alphafold 2 насчитывает более 14 000 упоминаний в научных статьях.
Итак, чем лучше AlphaFold 3? Новая версия выходит за рамки простого предсказания структуры и характера взаимодействия белков и включает в себя все базовые элементы живых организмов: от множества белков до ДНК, РНК и низкомолекулярных лигандов.
Большинство лекарств это лиганды, которые связываются с белками, меняя принципы их работы.
Нейросеть решающая задачи всестороннего моделирования становится по сути беспрецедентным ресурсом для моделирования того, как конкретные белки в организме будут взаимодействовать с конкретными молекулами лекарств. Датаизм в чистом виде.
Природа данных и архитектура
Розовым и синим показано смоделированное воздействие белка на ДНК. А серым показано то, как это происходит в жизни
Чтобы достичь таких возможностей, AlphaFold 3 был обучен на глобальных данных о молекулярной структуре, хранящихся в банке данных белков. Представители компании Deepmind утверждают, что нейросеть может обрабатывать более 99% всех известных биомолекулярных комплексов из упомянутой базы данных. Кроме того, был улучшен модуль Evoformer — архитектура, которая лежала в основе AlphaFold 2.
Вот как работает нейросеть решающая задачи трехмерного моделирования простыми словами.
AlphaFold 2 берет введенную аминокислотную последовательность.
Ищет в базах данных аналогичные последовательности, уже идентифицированные в других живых организмах.
Извлекает всю необходимую информацию с помощью преобразователя Evoformer. Воплотившего в себе философию датаизма.
Передает эту информацию нейронной сети, которая создает трехмерную структуру — длинный список координат, представляющих положение каждого атома белка, включая боковые цепи.
Новый и улучшенный Evoformer собирает свои структурные прогнозы с использованием диффузионной сети, подобной той, на которой работают нейросетевые генераторы изображений.
Все начинается с облака атомов и через призму многих шагов процесс сводится к своей окончательной, наиболее точной молекулярной структуре.
В недавнем интервью Тому Маккензи из Bloomberg генеральный директор и соучредитель Google DeepMind, а также генеральный директор и основатель Isomorphic Labs, Демис Хассабис обсудил последствия использования AlphaFold 3 в разработке лекарств.
Святой Грааль открытия лекарств — это не просто знание структуры белка, что и делал AlphaFold 2, но и фактическая разработка лекарственных соединений, называемых лигандами, которые связываются с поверхностью белка. Важно знать, где лиганд связывается и насколько сильна новая связь, чтобы разработать правильный тип лекарственного соединения. Таким образом, AlphaFold 3 — это большой шаг в этом направлении предсказания связывания белка с лигандом и того, как это взаимодействие будет работать.
Потенциал AlphaFold 3
В январе 2024 года Isomorphic Labs объявила о стратегическом партнерстве с фармацевтическими гигантами Eli Lilly и Novartis общей стоимостью около 3 миллиардов долларов США. Но что удивительно, так это сроки производства лекарств, которые, как ожидается, станут результатом этого партнерства.
Итак, мы уже работаем над реальными программами. И я ожидаю, что, возможно, в ближайшие пару лет в клиниках появятся первые лекарства, разработанные с помощью нейросетей. Если вы спросите меня, что самое важное, что может создать нейросеть для человека, так по мне – это лекарство для избавления от сотен ужасных болезней. Я не могу представить лучшего варианта использования нейросетей. Так что отчасти это и есть Мотивация Isomorphic и AlphaFold, а также всей нашей научной работы. Смысл того, что мы делаем.
В ходе испытаний AlphaFold 3 продемонстрировал современную точность в прогнозировании лекарственных взаимодействий, включая белки, связанные с лигандами, и антитела, связанные с белками-мишенями.
Использование теста PoseBusters показало, что AlphaFold 3 на 50% точнее лучших существующих методов — без необходимости ввода какой-либо структурной информации. Справка: PoseBusters проверяет химическую и физическую достоверность молекулярных и белково-лигандных «поз», созданных с помощью модели глубокого обучения.
Нейросеть решающая задачи на уровне форм жизни. Можно ли её использовать?
Также, вы сами можете затестить нейросеть. AlphaFold 3 доступен через AlphaFold Server , который включает в себя базу данных из 200 миллионов белковых структур. Этот феноменальный ресурс доступен бесплатно ученым, проводящим некоммерческие исследования, а также просто любопытным пользователям Интернета по всему миру.
Прогнозирование поведения группы белковых структур без такого инструмента может занять лет десять и обойтись в сотни тысяч долларов. AlphaFold 3 обещает радикально ускорить прогресс в областях биологии и фармацевтики.
Это ступень в дивный новый мир невероятно мощной медицины, или портал в преисподнюю с виртуозно отточенным оружием, способным ориентироваться на генетические маркеры? Сказать сложно. Мы стоим на грани технологической сингулярности и её потенциал велик, а плоды манят разум. Подробнее о них рассказывается в телеграм канале. Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые статьи!
Здравствуйте. Не спалось, мысли дурацкие в голову лезли и вот тебе на.
Дано: Астрологи и прочие дизайнеры человека утверждают, что их вот это вот всё жутко научно и вообще опыт поколений. Т.е. положения небесных тел влияют на личность, судьбу, удачу и т.п.
Задача: Рассчитать пяток пар дата-время (2 в прошлом, разной удаленности, 1 максимально близко к ТМ и 2 в будущем), которые будут соответствовать рождению ультра неудачника, воплощённого уёбы, криворукого тупицы. Ну или хотя бы чтобы был самый максимальный набор самых негативных влияний. И ещё 5, которые будут соответствовать рождению Императора Человечества, чтобы был максимальный набор положительных влияний.
*Если с датами туго, то подойдут карты звёздного неба*
Обоснование: ну наука же, ёпта. Если можем анализировать, то можем и синтезировать, моделировать и все такое.
Команда инженеров из StorageReview провела расчёты числа Пи до 105 трлн знаков после запятой, что является новым мировым рекордом в этом направлении. На подготовку и расчёты у исследователей ушло 75 суток. Последние цифры числа «Пи» до 105 трлн знаков: 1432360875 9463978314 2999186657 8364664840 8558373926. (Теперь вы можете похвастаться, что знаете последние вычисленные цифры числа пи)
До этого рекорд удерживала команда из Google, вычисляющая Пи до 100 трлн знаков.
StorageReview использовали двухпроцессорная 128-ядерная систему AMD EPYC 9754 Bergamo, оснащённую 1,5 ТБ DDR5 RAM и системой хранения на твердотельных накопителях Solidigm QLC общим объёмом около 1 ПБ.
Команда начала считать 14 декабря 2023 и закончила 27 февраля, то есть 75 дней. Для расчета использовался алгоритм Чудновского
Путь оказался не без ошибок. Первым препятствием стала архитектура Zen4 и ее проблема с производительности из-за параллельных вычислений, связанных с супер выравниванием и его влиянием на шаблоны доступа к памяти.
Также инженеры столкнулись с арифметической ошибкой с плавающей запятой в коде AVX512 для алгоритма умножения N63. Решил ее удаленно разработчик Александра Йи, что позволило дальше вычислять.
А теперь серьезно, кому это надо? Всего лишь 80 знаков достаточно, чтобы рассчитать длину окружности радиусом со всю наблюдаемую вселенную с точностью до планковской длины.
Недавно позвонили из Ростелекома на не основной номер телефона моей жены (т.е. оформлен номер на жену, пользуется жена чисто для выставления барахла на Авито) и предложили интернет. Я взял трубку, согласился и дал адрес квартиры моей матери, в которой вообще никто не прописан. Один момент - у нас у всех разные фамилии и мы все прописаны по разным адресам, т.е. ни моя мать, ни моя жена никогда не меняли свои фамилии. Оператор пообещал перезвонить. На следующий день оператор не дозвонился до моей жены, а позвонил сперва моему сыну на номер, который оформлен на меня, а потом позвонил на мою трубку и стал сверять данные по заявке. На мой вопрос как они вычислили мой номер, я получил ответ: "У нас есть все ваши номера".
Как такое возможно? Они меня по голосу что ли вычислили или у них есть данные о семьях и всех номерах телефонов?
Страх - признак обеспокоенного "собой" ума. Страх - что-то типа шума (грохота, рёва) работающего двигателя у машины. Страх - следствие напряжённой (усердной, страстной) работы ума. Ум производит вычисления, делает расчёт. Чем труднее уму это удаётся, тем больше страха (шума работы ума) испытывает человек. В спокойном (расслабленном, безмятежном, беззаботном) состоянии человек не слышит работу своего ума - не чувствует страх.
Таким образом, за страх человека отвечает его собственный ум. Если ум у человека работает (почти) бесшумно, то (почти) никакого страха у человека нет. Если ум человека выключен (например, во сне без сновидений), то страху взяться абсолютно неоткуда. Если ум во сне остаётся включенным, то человек видит сновидения, вплоть до кошмарных, с переживанием ужасного страха.
Чего боится спящий (в идеальной ночной тишине) человек? Своего шумного (не могущего успокоиться, стать бесшумным) ума. И поэтому, просыпаясь, человек вздыхает с глубоким облегчением - он понимает, что все сновиденческие страхи были напрасными, ошибочными.
Но от страха ночных сновидений человек (плавно или резко) переходит к страху дневного сновидения, из которого ему проснуться как бы и некуда. Из дневного сновидения человек может убежать только в ночное сновидение или (лучше всего) в глубокий здоровый сон без сновидений.