29 мая 2020 года 22:29 | последнее обновление произошло в 21:17 (МСК)
 
 
          18+
 
    

В Бельгии кошка заразилась коронавирусом от хозяина

 В Бельгии кошка заразилась коронавирусом от хозяина

29.03.2020 23:33   технологии наука

В Бельгии кошка заразилась коронавирусом от хозяина. У животного были классические симптомы COVID-19, включая затрудненное дыхание. Бельгийские вирусологи заявили, что заражение домашних животных происходит крайне редко — только после тесного контакта между животными и зараженными людьми. Специалисты AFSCA также указывают, что «вероятность передачи вируса от домашних животных человеку в сравнении с передачей через прямой контакт между людьми незначительна».

www.mignews.com

 

КОММЕНТАРИИ

 

НАУКА

78 из 101 заболевших — из гимназии в Иерусалиме

29.05.2020 20:19
Среди заболевших — 64 ученика и 14 преподавателей.

Вспышка COVID-19: минздрав задумался о новых ограничениях

29.05.2020 16:24
Стало известно, какие ограничения минздрав может порекомендовать правительству вновь ввести.

 

Медики оспорили эффективность лекарства от COVID-19

29.05.2020 15:55
Ученые исследовали одобренный Штатами препарат для лечения тяжелых больных с COVID-19 и результаты им не понравились.

Медики оспорили эффективность лекарства от COVID-19

29.05.2020 15:55
Ученые исследовали одобренный Штатами препарат для лечения тяжелых больных с COVID-19 и результаты им не понравились.

 

Минздрав готовит заявление из-за роста числа зараженных

29.05.2020 15:31
В израильском минздраве бьют тревогу из-за ситуации с новой вспышкой COVID-19 в стране.

Собянин: санограничения сохранятся до получения вакцины

29.05.2020 13:30
Иммунолог отметил, что спешить с внедрением вакцины от COVID-19 не стоит

 
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

Книга в тему

«Прикладное глубокое обучение»
Микелуччи Умберто

Затронуты расширенные темы глубокого обучения: оптимизационные алгоритмы, настройка гиперпараметров, отсев и анализ ошибок, стратегии решения типичных задач во время тренировки глубоких нейронных сетей. Описаны простые активационные функции с единственным нейроном (ReLu, сигмоида и Swish), линейная и логистическая регрессии, библиотека TensorFlow, выбор стоимостной функции, а также более сложные нейросетевые архитектуры с многочисленными слоями и нейронами. Показана отладка и оптимизация расширенных методов отсева и регуляризации, настройка проектов машинного обучения, ориентированных на глубокое обучение с использованием сложных наборов данных. Приведены результаты анализа ошибок нейронной сети с примерами решения проблем, возникающих из-за дисперсии, смещения, переподгонки или разрозненных наборов данных. По каждому техническому решению даны примеры решения практических задач.
 

Партнёры

Другие новости