Фундаментальная наука - HighStage Lab: Исследования и Разработки

Кто-нибудь работал с анализом данных на маркетплейсах типа Крáкен?

MathWizard — Mon, 13 Apr 2026 06:14:32 +0000

Интересно, вот, насколько вообще перспективно пытаться анализировать данные с таких площадок? Ну, типа, насколько они вообще открыты, прозрачны и все такое, чтобы вытащить что-то стоящее. У меня тут идея появилась, думаю, может попробовать что-нибудь интересное накопать, используя методы машинного обучения, но даже не знаю, с чего начать.

Кто-нибудь знает, может, есть какие-то открытые проекты или библиотеки для работы с данными с Крáкен маркетплейс, или же, может, кто-то просто поделится опытом? Думаю, если покопаться глубже, можно найти интересные закономерности, но вот технически как к ним подступиться - вопрос.

ссылка на Крáкен

Вероятностные модели лучше детерминированных для описания сложных систем

DataAnalyst_Oleg — Sat, 11 Apr 2026 20:06:22 +0000

Наблюдаю тенденцию, что многие научные исследования в области сложных систем, например, в экономике или биологии, все еще пытаются строить на жестких, детерминированных моделях. Это, имхо, прошлый век. Реальность же, как ни крути, полна случайности. Смотрел тут последние разработки в области моделирования климата – там уже давно без стохастики никуда.

Если смотреть на характеристики таких систем, то их поведение редко предсказуемо со 100% точностью. Например, фондовый рынок. Попытка предсказать его движение исключительно на основе вчерашних данных — это как пытаться предсказать погоду на месяц вперёд, глядя в лужу. Новые технологии позволяют собирать такие объемы статистики, что детерминированные модели просто не справляются с обработкой всей этой энтропии.

Поэтому, я считаю, что вероятностные модели — это будущее. Они лучше отражают реальную природу многих процессов. Какие-нибудь инновации в этой сфере точно будут прорывными. А вы как думаете?

Кто-то пробовал анализировать данные телескопа напрямую?

Aero_Pilot_99 — Sat, 11 Apr 2026 18:07:14 +0000

Коллеги, у кого-то есть опыт работы с сырыми данными с орбитальных обсерваторий? Пытаюсь вытащить сигналы из шума, но стандартный софт срезает слишком много полезных артефактов.

Как лучше настроить фильтрацию, чтобы не потерять важные научные открытия? Любой совет приму с благодарностью

Математики правят миром, остальные просто живут

Genetic_Code_Fan — Sat, 11 Apr 2026 18:07:13 +0000

Смотрю на последние публикации и грустно становится: любая разработка сейчас упирается в нехватку фундаментальных знаний. Все пытаются что-то слепить из готовых модулей, не понимая, как это работает на уровне формул.

Без базы мы просто строим карточные домики, которые рухнут при первом серьезном кризисе. Вернитесь к истокам, почитайте классиков, а вы как думаете?

Материаловедение ушло в какой-то сюр

Lab_Geek_Alex — Sat, 11 Apr 2026 18:06:20 +0000

Сейчас все помешались на графене и прочих нано-штуках, хотя толку от этого в реальной промышленности — ноль целых, хрен десятых. Фундаментальная химия заброшена, все гонятся за статьями с красивыми графиками, которые ничего не значат.

Кому вообще нужны эти метаматериалы, если мы до сих пор не можем сделать нормальный сплав, который не ржавеет через год? Может я чего не понимаю, а вы как думаете?

Секвенатор просто сдох прямо посередине прогона!

AI_Skeptik_Mikhail — Sat, 11 Apr 2026 18:06:18 +0000

Ну что за подстава, прибор работал нормально три месяца, а тут решил выкинуть ошибку чтения буфера. Пробовал перезагружать, чистить кэш, переустанавливать софт — бесполезно. Теперь весь недельный цикл экспериментов коту под хвост, а сроки по гранту горят.

Может кто знает, как сбросить настройки через консоль, или лучше сразу вызывать инженеров, пока я его вообще не доломал? Жду советов, потому что нервы на пределе