карабин ORSIS AR10 и фонариOLIGHT а также DEDAL, NIGHTFORCE и все все все
Az éjszaka bizonyos időszakaiban a Twitter egy kincskiképzés a mérgezett viselkedéshez.
Hasonlóan a részeg textilekhez, elég sokan vannak, akik hányan hánynak, mint amennyit 140 karakterre vallanak. A károsodás ellenőrzése egy értesítési hírcsatornában ugyanolyan fájdalmas lehet (vagy lehet, hogy az attól függően, hogy mit mond), mint egy másnaposság. Ez a legjobban értünk. Még Adele is részese volt a részeg Twitternek, és át kellett adnia a fiókját a replikáinak.
De a követői nem az egyetlenek, akik elolvasta a részegeket. A Rochesteri Egyetem mérnökei egy gépi tanulási algoritmust hoztak létre, amely megtalálja a részeg tweeteit. Az algoritmus azonosíthatja az ivóvízforgalmi pontokat és a részeg viselkedést, amely segít megérteni az alkohollal kapcsolatos közegészségügyi kérdéseket és jobb szociológiai tanulmányokat folytatni.
Soha ne kapj a Twitteren, miközben részeg. Néma voltam. Nem törli a tweeteket.
- Josef (@JosefCrowther) 2016. március 16.
Ha gyors keresést végez a Twitteren, akkor látni fogja, hogy nehéz elkülöníteni az alkohollal és a tweetekkel kapcsolatos felhasználókat, akiket ténylegesen iszik. Ez volt az első dolog, amit a kutatócsoport csinált - az algoritmusuk kiképzését a különbségek feltárására. Az algoritmus pontosabb, mint más gépi tanulási algoritmusok a Twitter felhasználók otthoni helyének felvételekor.
Megemlítettem … részeg vagyok, hölgyeim … De valóban részeg vagyok XD
- Entoan (@EntoanThePack) 2016. március 13.
A március 10-én közzétett tanulmány feltárja az algoritmust, mivel a kutatók mintegy 11 000 földrajzi elhelyezésű tweettet gyűjtöttek össze két területen: New York City és Monroe megyei külvárosai, beleértve Rochester városát is. Az algoritmus szűrt alkoholtartalmú kulcsszavak - részeg, fél, sör - és az Amazon mechanikus törzsét, az emberi intelligencia feladatokat koordináló, közönségszolgálati szolgáltatást használták a tweetek elemzésére. A kutatók paramétereket állítottak fel az algoritmus megszerzéséhez, hogy megtalálják a tweeteket, amikor a felhasználók hazaértek. Ahogy elvárható volt, New Yorkban több volt az iváshoz kapcsolódó tweets, mint Monroe megyében.
A kutatók úgy vélik, hogy az algoritmus sokkal szélesebb körű alkalmazással rendelkezik: elemezheti az emberi mozgást, a demográfia, a szomszédsági struktúra és az egészségügyi viszonyok közötti különbségeket a különböző régiókban. „Eredményeink azt mutatják, hogy a tweetek erőteljes és finom szemléletet adhatnak a városokban zajló tevékenységeknek” - írta a kutatók a tanulmányban.
#Martinimonday-t teljesen rosszul vette, és most részeg vagyok a munkahelyen.
- Christina McGrath (@xtinamcgrath) 2016. március 7.
Így talán a részeg SMS-ek nem olyan rosszak, ha a kutatók többet tudnak megismerni az emberi viselkedésről? Lehet, hogy a bíró.
Facebook tudja, mikor alszik, tudja, mikor ébren vagy
A több tech-hozzáértő barátod nyomon követheti Facebook tevékenységét, és furcsa következtetéseket vonhat le. Egy anonim blogger felfedezte, hogy lehet rögzíteni, ha a Facebook barátaid online, offline vagy tétlen állapotban vannak, és hogy a Facebookot számítógépükön vagy telefonjaikon használják. Ők nyomon követik ...
Hogyan tudod, ha részeg vagy? Tanulmányi megállapítások attól függ, hogy kinek van körülötted
A bárba, klubba vagy űrhajóba nézve nehéz lehet a saját részegségét értékelni néhány római kör után. A józan barátod úgy érzi, hogy lehet, hogy rendetlenség, de a közeli felvételkészítő csoport emlékeztető, hogy végül is lehet, hogy összeáll. A hétfőn közzétett tanulmány megerősíti az emberek hajlamát ...
Milyen részeg vagy? Elviselhető "tetoválás", amely véralkalmazást küld a telefonjára, elmondhatja
A hordható "tetoválás", amely elemzi a viselőjének verejtékét, hogy megtanulja a véralkoholszintjét, segíthet megmenteni több ezer életet.