24. března 2024

Odborně a fundovaně ne jen o přijetí EURA

Velmi prima povídání a přitom odborně a fundovaně pojaté
Zdaleka ne jen o přijetí EURA


Ex guvernér ČNB Miroslav Singer
Českou korunu si zachovejme zdaleka nejen kvůli ČNB!






Velmi zajímavý rozhovor s Ženou, která moudře? přemýšlí o životě. Ewa Farna.






21. března 2024

Heated Debate why Settlements are Actually Good

Heated Debate I SCHOOL Israeli on why Settlements are Actually Good






Debata se točí kolem několika klíčových bodů týkajících se izraelsko-palestinského konfliktu, sionismu a otázek týkajících se osídlení. 



Super, místy ostřejší? debata I SCHOOL Israeli o tom, proč jsou osady vlastně dobré!


Existence Palestinců a status Jeruzaléma:

Diskuse začíná rozpravou o existenci Palestinců, kde jeden z účastníků zpochybňuje jejich existenci, zatímco ostatní s tímto názorem nesouhlasí, tvrdíce, že Palestinci jsou skutečnou etnickou a národnostní skupinou.
Jeruzalém je diskutován jako nedělené hlavní město Izraele, což je bod, ve kterém se účastníci shodují, zdůrazňujíce jeho význam pro izraelský stát a sionistické hnutí.

Sionismus a osídlení:

Zionismus je obhajován jako klíčový prvek židovské identity některých účastníků, kteří vidí osídlení jako součást tohoto hnutí a vyjádření židovského práva na zemi.
V rámci této diskuse je však zdůrazněno, že kritika osídlení nemusí nutně znamenat odmítnutí sionismu. Mladí židovští sionisté, kteří kritizují osídlení, jsou často nespravedlivě obviňováni z anti-sionismu.

Osídlení jako překážka míru:

Jedna strana argumentuje, že osídlení představují překážku mírového řešení konfliktu, protože brání Palestincům ve svobodném životě a národních právech, což vede k nerovnosti mezi Izraelci a Palestinci.
Diskutuje se o tom, že pokud by se přijala jedno státní řešení, jedna strana by nebyla rovna druhé, což je hlavní obava některých účastníků.

Neúspěch dvou-státního řešení a alternativní přístupy:

Protistrana poukazuje na opakované neúspěchy dvou státního řešení v minulosti a poukazuje na bezpečnostní rizika spojená s opuštěním osídlených oblastí, které by mohly vést k vytvoření dalšího nepřátelského státu podobného Gaze vedle Jeruzaléma.
Diskutuje se o možnosti izraelské rezidence pro Palestince jako alternativnímu řešení, které by Palestincům poskytlo lepší příležitosti a ochranu, avšak pod izraelskou správou.

Možnost míru a budoucí vize:

Debata končí úvahami o možnosti míru, kde se účastníci rozcházejí v názoru na to, zda je mír možný s osídleními nebo bez nich, a jaký model řešení by nejlépe sloužil oběma stranám konfliktu.
Zmiňují se různé vize budoucnosti, od dvou státního řešení po jedno státní řešení s různými stupni práv a integrace pro Palestince, přičemž každý z účastníků má odlišný poh



The debate involves participants discussing the existence of Palestinians, the status of Jerusalem as the undivided capital of Israel, and varying perspectives on Zionism and the impact of settlements on peace efforts.
One side argues that settlements are an obstacle to peace, suggesting that they prevent Palestinians from living freely and achieving national rights, leading to inequality and potentially alienating young Zionist Jews who criticize settlement activities.
The counterargument highlights the failure of the two-state solution in past attempts, viewing settlements not as an obstacle but as a manifestation of Jewish historical connection to the land. It emphasizes security concerns and the perceived danger of creating a state that could harbor hostility towards Israel.
The discussion touches on broader issues, such as the economic and social impacts of the conflict, the role of religious fundamentalism, and the potential for Israeli residency as a solution for Palestinians seeking better opportunities and protection.
The debate concludes with reflections on the possibility of peace, with differing views on whether a two-state solution or an alternative approach might better serve the interests of both Israelis and Palestinians, highlighting the complexity and deeply rooted nature of the conflict.



Debata zahrnuje diskusi o existenci Palestinců, statusu Jeruzaléma jako neděleného hlavního města Izraele a různých pohledech na sionismus a vliv osídlení na mírové úsilí.
Jedna strana tvrdí, že osídlení představují překážku míru, naznačujíc, že brání Palestincům v živobytí a dosažení národních práv, což vede k nerovnosti a možnému odcizení mladých židovských sionistů, kteří kritizují činnost osad.
Protiargument zdůrazňuje neúspěch dvoustátního řešení v minulých pokusech, považuje osídlení ne za překážku, ale za projev židovské historické spojitosti s územím. Zdůrazňuje bezpečnostní obavy a vnímané nebezpečí vytvoření státu, který by mohl ukrývat nepřátelství vůči Izraeli.
Diskuse se dotýká širších otázek, jako jsou ekonomické a sociální dopady konfliktu, role náboženského fundamentalismu a možnost izraelské rezidence jako řešení pro Palestince hledající lepší příležitosti a ochranu.
Debata končí úvahami o možnosti míru, s rozdílnými názory na to, zda by dvou státní řešení nebo alternativní přístup lépe sloužily zájmům jak Izraelců, tak Palestinců, což zdůrazňuje složitost a hluboce zakořeněnou povahu konfliktu.





Existence Palestinců:

Výrok: "Není nic takového jako Palestinec."
Reakce: Diskutující reagují nesouhlasem, potvrzují identitu a existenci Palestinců.

Jeruzalém jako hlavní město:

Konsensus mezi účastníky, že Jeruzalém je a měl by zůstat neděleným hlavním městem Izraele.

Sionismus a postoj k osídlením:

Identifikace s sionismem a podpora osídlení jako výrazu tohoto hnutí.
Diskuze o tom, jak kritika osídlení neznamená odmítnutí sionismu; možnost kritiky osídlení bez ztráty sionistické identity.

Osídlení a jejich vliv na mír:

Vyjádření, že osídlení brání Palestincům v dosažení národních práv a svobodě, což vede k otázkám nerovnosti.
Obavy z toho, že v jedno státním řešení by jedna ze stran byla znevýhodněna.

Dvou státní řešení vs. Alternativy:

Zmínka o historickém selhání dvou státního řešení.
Bezpečnostní obavy týkající se ústupu z osídlených oblastí.
Návrh na izraelskou rezidenci pro Palestince jako možnou alternativu k samostatnému palestinskému státu.

Bezpečnostní a historické kontexty:

Připomínka historických případů, kdy ústup z osídlených oblastí vedl k nárůstu nepřátelských útoků.
Diskuze o rizicích vytvoření palestinského státu blízko Jeruzaléma.

Ekonomické a sociální dopady:

Návrhy na zlepšení ekonomických příležitostí a sociální integrace pro Palestince jako cestu k míru.

Náboženské a kulturní rozdíly:

Rozprava o roli náboženství a historických nároků v konfliktu a jejich vlivu na postoje k osídlení.
Úvahy o tom, zda a jak mohou kulturní a náboženské rozdíly přispět k porozumění nebo jestli představují bariéru pro mírové řešení.

Různé vize míru:

Diskuze o různých přístupech k míru, včetně dvou státního řešení, jedno státního modelu s různými stupni práv pro Palestince, a federativního modelu.
Zvažování, zda může existovat mírové řešení s nebo bez osídlení.

Osídlení: Překážka nebo právo:

Někteří diskutující vnímají osídlení jako překážku dvou státního řešení, zatímco jiní je považují za legitimní výraz historického práva Židů na tuto zemi.
Diskuse ukazuje rozdělené názory na to, jak osídlení ovlivňují možnosti mírových řešení a jejich přijatelnost pro obě strany.

Důležitost dialogu a porozumění:

Diskuse také reflektuje význam otevřeného dialogu mezi různými názorovými skupinami a potřebu vzájemného porozumění.
Připomínka, že konstruktivní debata a kritické myšlení jsou klíčové pro překonání stereotypů a hledání udržitelných řešení.

Přístupy k jedno státnímu řešení:

Diskutující rozpracovávají různé interpretace jedno státního řešení, od plné integrace Palestinců s rovnými právy po modely, kde by Palestinci získali omezená práva nebo status rezidentů bez plného občanství.

Vliv mezinárodního společenství:

Zmiňuje se role mezinárodního společenství a jeho potenciální vliv na izraelsko-palestinský konflikt, včetně tlaku na řešení a poskytování podpory pro mírové iniciativy.

Osobní zkušenosti a svědectví:

Někteří účastníci sdílejí osobní zkušenosti a příběhy, které ilustrují dopady konfliktu na běžné lidi a zdůrazňují lidský rozměr debaty.

Závěrečné myšlenky:

V závěru diskuse účastníci vyjadřují naději na nalezení cesty k míru a zdůrazňují potřebu pokračovat v dialogu a hledání kompromisů, které by mohly přinést stabilitu a prosperitu pro obě strany konfliktu.




by: Czech Radio  ČRo











9. března 2024

AI LLM text vs image speed

AI LLM text vs image speed
Text vs obrazový datový tok


@ylecun






Sean McClure
@sean_a_mcclure
https://twitter.com/sean_a_mcclure/status/1766532982075216153



Vlastnost Vzorec Typická hodnota Popis
Šířka pásma vize 2 * počet optických nervů * počet nervových vláken * počet bajtů na nervové vlákno 40 MB/s Množství informací přenášených zrakem za sekundu.
Datový tok vize Šířka pásma vize * Čas 40 MB
(pro 1 sekundu)
2.4 GB
(pro 1 minutu)
Celkové množství dat přenášených zrakem za daný čas.
Šířka pásma jazyka Rychlost čtení člověka 12 bajtů/s Množství informací přenášených jazykem za sekundu.
Datový tok jazyka Šířka pásma jazyka * Čas 720 bajtů
(pro 1 minutu čtení)
Celkové množství dat přenášených jazykem za daný čas.
Poměr datových toků Datový tok vize / Datový tok jazyka 3333 Zobrazuje, kolikrát je datový tok vize větší
než datový tok jazyka.





Výpočty čtení a zraku

Výpočty čtení a zraku

Čtení: Osoba může číst 270 slov za minutu, což je 4,5 slova za sekundu.

Předpoklady: Každé slovo je 2 bajty. Předpokládá se, že 0,75 slova na token, což je 1,333 tokenu na slovo.

Bajty za sekundu při čtení: 4,5 (slova za sekundu) × 2 (bajty za slovo) × 1,333 (tokeny za slovo) =

Výpočet celkového počtu let pro čtení LLM dat:

Celkový počet bajtů: 2 × 1013

Výpočet:

  • Sekundy potřebné na přečtení: 2 × 1013 / 12
  • Dny potřebné na přečtení: Sekundy / (12 × 60 × 60)
  • Roky potřebné na přečtení: Dny / 365,25

Vizuální šířka pásma:

Každý z optických nervů má 1 milion nervových vláken a každé vlákno přenáší přibližně 10 bajtů za sekundu.

Celkové šířka pásma pro oba nervy: 10 × 1,000,000 × 2 = MB/s

Celkové množství dat zpracované čtyřletým dítětem:

Hodiny vzhůru: 16,000

Výpočet celkového počtu bajtů: Šířka pásma × (16,000 × 60 × 60)












Calculation of Reading Time

We can estimate the time required for a human to read a text by using the following formula:

Time (seconds) = (Number of Tokens * Bytes per Token) / Reading Speed (bytes/second)

Where:

  • Number of Tokens: The total number of words or meaning-carrying units in the text.
    (Example: 1x10^13 for a large LLM)
  • Bytes per Token: We assume 2 bytes represent a token.
    (This can be adjusted based on your assumptions)
  • Reading Speed: Average human reading speed is around 4.5 words/second.
    We can convert this to bytes/second assuming 0.75 words per token.
**Example Calculation:**
Time (seconds) = (1x10^13 tokens * 2 bytes/token) / 
(4.5 words/second * 0.75 words/token)

This simplifies to approximately 5,926,100,000 seconds.

Converting this to years: (assuming 365 days a year)

Time (years) = Time (seconds) / (Seconds per day * Days per year)

This results in approximately 101,444 years.



Vzorce pro obrazovou informaci a datový tok

Můžeme kvantifikovat množství informací přenášených zrakem pomocí následujícího vzorce:

Šířka pásma vize (bajtů/sekundu) = 2 * počet optických nervů 
* počet nervových vláken * počet bajtů na nervové vlákno

Kde:

  • Počet optických nervů: Lidé mají dva optické nervy přenášející informace z očí do mozku.
  • Počet nervových vláken: Každý optický nerv obsahuje přibližně 1 milion nervových vláken.
  • Počet bajtů na nervové vlákno: Předpokládáme, že každé nervové vlákno přenáší v daný moment asi 10 bajtů informací.

Dosazením typických hodnot získáme:

Šířka pásma vize ≈ 2 * 1 000 000 * 10 ≈ 40 MB/s
**Datový tok:**

Množství dat přenášených za určitý čas můžeme vypočítat pomocí vzorce:

Datový tok (bajtů/sekundu) = Šířka pásma (bajtů/sekundu) * Čas (sekundy)

  **Porovnání s jazykem:**

Šířku pásma viděného můžeme porovnat s datovým tokem jazyka, konkrétně s rychlostí čtení člověka. Pokud předpokládáme, že člověk přečte text rychlostí 12 bajtů za sekundu a čtení textu trvá 100 000 let, můžeme vypočítat datový tok jazyka takto:

Datový tok jazyka = 12 bajtů/sekundu * 100 000 let 
* 365 dní/rok * 24 hodin/den * 3600 sekund/hodinu

Tento výpočet vyžaduje pokročilé funkce, které nejsou v rámci Bloggeru dostupné. Nicméně, porovnáním šířky pásma vize (40 MB/s) a šířky pásma jazyka (12 bajtů/sekundu) je zřejmé, že vizuální informace má mnohem vyšší datový tok.


1. Implikace pro umělou inteligenci:

Výzva pro vývoj AI: Tweet zdůrazňuje, že zrak je pro člověka dominantním smyslem a jeho šířka pásma je 3 333krát větší než šířka pásma jazyka. To představuje značnou výzvu pro vývojáře AI, kteří se snaží napodobit a překonat lidské kognitivní schopnosti v oblasti vnímání a zpracování vizuálních informací.

Důležitost multimodální integrace: Diskuze se dotýká důležitosti modelování multimodální integrace v AI systémech. To znamená, že AI by měla být schopna integrovat informace z různých smyslů (zrak, sluch, hmat atd.) pro komplexnější a hlubší pochopení světa.


2. Neurověda a vnímání:

Souvislost mezi šířkou pásma a kapacitou mozku: Šířka pásma zraku a jazyka odráží kapacitu mozku pro zpracování informací z daného smyslu. Zrak je náročnější na kognitivní zdroje, a proto má i větší šířku pásma.

Rozdíly v kognitivních procesech: Diskuze se dotýká i rozdílů v kognitivních procesech zraku a jazyka. Zrak je vnímán jako "pasivní" smysl, kdy informace proudí do mozku bez vědomého úsilí. Jazyk je naproti tomu "aktivní" smysl, kdy je nutná aktivní produkce řeči a interpretace sdělení.


3. Technologické inovace:

Potenciál rozhraní mozek-počítač a rozšířené reality: Diskuze se dotýká potenciálu technologií, jako jsou rozhraní mozek-počítač a rozšířená realita, které by mohly překonat limity jazyka a umožnit efektivnější přenos informací.

Využití vizuálních a multimodálních dat: Zmíněno je i využití vizuálních a multimodálních dat v oblasti strojového učení a umělé inteligence. Využití těchto dat otevírá nové možnosti pro vývoj pokročilých systémů rozpoznávání obrazu, strojového překladu a dalších aplikací.


Několik zajímavých podnětů:

"Zrak je dominantní smysl pro člověka a AI se ho teprve učí napodobovat."
Důležitost vnímání pro lidské poznání a výzvu, kterou představuje jeho modelování v AI.

"Mozek je neuvěřitelně efektivní v kompresi a interpretaci vizuálních dat."
Kognitivní schopnosti lidského mozku a jeho efektivitu v práci s vizuálními informacemi.

"Budoucnost AI spočívá v integraci různých smyslů a modalit."
Tento příspěvek zdůrazňuje důležitost multimodálního přístupu pro vývoj pokročilé AI, která bude schopna lépe napodobovat a překonat lidské kognitivní funkce.





Yann LeCun 

poukazuje na rozdíly mezi datovou šířkou pásma jazyka a vizuálního vnímání. Uvádí, že vizuální vnímání má mnohonásobně vyšší datovou šířku pásma než jazyk, což znamená, že děti během několika let přijmou obrovské množství vizuálních dat ve srovnání s tím, co mohou přečíst nebo slyšet. Dále zdůrazňuje význam samostatného učení a potřebu zpracovávání vysokorychlostních senzorických vstupů pro dosažení úrovně umělé inteligence srovnatelné s lidskou. LeCun tvrdí, že zatímco jazyk je důležitý, většina lidského a zvířecího poznání pochází ze senzorické zkušenosti s fyzickým světem.


Reakce od Sean McClure:

Sean McClure kritizuje použití kvantitativních metrik, jako je datová šířka pásma, k hodnocení komplexních systémů, jako je vizuální vnímání a jazyk. Poukazuje na to, že přirozené procesy nelze plně pochopit prostřednictvím snížení na nízkorozměrné konstrukty. McClure zpochybňuje spojitost mezi vizuálním vnímáním a datovou šířkou pásma a tvrdí, že lidé a příroda neoperují pouze na základě transakcí nebo vyměňovaných datových množství. Namítá, že vědecká přesnost a použití metrik by neměly být ztotožňovány s hlubokým porozuměním přírodním jevům. Nakonec vyzývá k opatrnosti při aplikaci přesně definovaných metrik na komplexní a propojené přírodní jevy.

Shrnutí:

LeCunův původní text zdůrazňuje význam a potenciál vizuálního vnímání ve srovnání s jazykem ve vývoji umělé inteligence, zatímco McClure kritizuje tento přístup jako příliš zjednodušený a opomíjející hlubší aspekty přírodních jevů a lidského vnímání. Diskuse mezi oběma stranami odhaluje rozdílné pohledy na to, jak by měli vědci a vývojáři AI přistupovat k modelování a pochopení složitých systémů.


Výhody pohledu Yann LeCun:

Zdůraznění významu senzorického vnímání:

Poukazuje na klíčovou roli vizuálního a senzorického vnímání v lidském učení a poznání.

Naznačuje cestu k vytvoření AI, která lépe napodobuje lidské schopnosti díky využití bohatých senzorických dat.

Důraz na samostatné učení:

Upozorňuje na potřebu využití redundance v datech pro samostatné učení, což může zlepšit schopnost AI zachytit strukturu dat.

Podporuje rozvoj AI, která se učí z rozmanitějších a realističtějších vstupů.

Podpora pro vysokorychlostní senzorické vstupy:

Argumentuje, že pro dosažení úrovně lidské inteligence je nezbytné, aby stroje zpracovávaly vysokorychlostní senzorické vstupy, jako je vizuální vnímání.

Nevýhody pohledu Yann LeCun:

Možné přeceňování kvantitativních metrik:

Fokus na datovou šířku pásma a kvantitativní porovnání může zjednodušovat složitost vizuálního vnímání a jazyka.

Může opomíjet hlubší, kvalitativní aspekty lidského poznání a zkušenosti.

Výhody pohledu Sean McClure:

Kritika redukcionismu:

Upozorňuje na omezení používání striktně kvantitativních metrik k hodnocení složitých systémů.

Podporuje holističtější přístup k pochopení přírodních jevů a lidského vnímání.

Zdůraznění složitosti a propojenosti přírody:

Poukazuje na to, že přírodní jevy a lidské vnímání nelze plně pochopit pomocí jednoduchých "metrik" nebo "vzdáleností".

Nevýhody pohledu Sean McClure:

Možná nedostatečná uznání významu kvantitativní analýzy:

Zatímco kritizuje používání metrik, může tím potenciálně opomíjet jejich užitečnost v určitých kontextech pro rozvoj AI a vědeckého poznání.

Synergie a obohacení:

Kombinace kvantitativních a kvalitativních přístupů:

Integrací kvantitativních metrik a holističtějšího, kvalitativního pochopení přírodních jevů a lidského vnímání může dojít k vyváženějšímu a úplnějšímu přístupu k vývoji AI.

Použití kvantitativních dat pro podporu samostatného učení může být obohaceno o hlubší pochopení kontextu a významu, což vede k rozvoji sofistikovanějších modelů AI.

Vývoj adaptabilnějších a robustnějších AI systémů:

Poučení z obou pohledů může pomoci vytvořit AI systémy, které jsou schopné zpracovávat širokou škálu dat a adaptovat se na složité a měnící se prostředí.

Rozvoj AI, která lépe rozumí a interaguje s fyzickým světem, může být podpořen kombinací přístupů zaměřených na vysokorychlostní senzorické vstupy a hlubší analýzu zkušeností a vnímání.

Tato synergická interakce nabízí cestu k rozvoji AI, která je schopnější porozumění a interakce s komplexním světem, a zároveň respektuje hlubší aspekty lidského vnímání a poznání.





**Závěr?:**

Debata mezi Yannem LeCunem a Seanem McClurem ilustruje důležitou diskusi v oblasti umělé inteligence,
která se týká rovnováhy mezi kvantitativním a kvalitativním přístupem k pochopení a modelování lidského vnímání a poznání.
LeCunův důraz na význam vysokorychlostních senzorických vstupů a samostatného učení poukazuje na potenciální cesty k vytváření sofistikovanějších a realističtějších AI systémů. McClureova kritika, zaměřená na omezení redukcionismu a kvantitativních metrik, připomíná, že plné pochopení složitých přírodních a lidských jevů vyžaduje širší perspektivu a hlubší analýzu.


Synergie mezi kvantitativními daty a kvalitativním porozuměním nabízí slibný způsob, jak postoupit vpřed. Kombinací obou přístupů můžeme rozvíjet AI, která lépe napodobuje lidské schopnosti vnímání, učení a adaptace. Výsledkem může být umělá inteligence, která je nejen schopná zpracovávat a reagovat na složité senzorické vstupy, ale také chápat kontext a význam za nimi. Tato vyváženost může vést k vytvoření systémů, které jsou nejen technologicky pokročilé, ale také citlivější k nuancím lidského zkušenosti a vnímání.


V konečném důsledku, diskuse naznačuje, že budoucnost vývoje umělé inteligence bude pravděpodobně vyžadovat integraci široké škály disciplín, od strojového učení po neurovědu a filozofii. Tímto způsobem může AI nejen dosáhnout nových výšek v technologických schopnostech, ale také se stát hluboce integrovanou a užitečnou součástí našeho pochopení a interakce s komplexním světem kolem nás.





Porovnání přístupů k měření a vnímání v přírodě a umělé inteligenci

Text od Sean McClure

Hlavní myšlenky:

  • Kritika používání metrik: Příroda nepoužívá metriky ve formě, jakou jsme vymysleli.
  • Přirozený výkon vs. umělé metriky: Výkon v přírodě je otázkou přežití, nikoli dodržování přesných definic.
  • Pochybnosti o vědecké přesnosti a relevanci použitých příkladů: Zpochybnění srovnání vizuálního vnímání a jazyka z hlediska "přenosové šířky pásma".
  • Kritika základních předpokladů a cílů používání metrik: Otázky ohledně původu a kvality informací v metrikách.


Text od Yann LeCun

Hlavní myšlenky:

  • Srovnání přenosové šířky jazyka a vidění: Jazyk má nízkou přenosovou šířku pásma, vidění má vyšší.
  • Význam redundance pro samořízené učení (SSL): Redundance v datech je klíčová pro SSL.
  • Zdroje lidského a zvířecího poznání: Většina znalostí pochází ze smyslových zkušeností.
  • Nutnost vysokopřenosových smyslových vstupů pro AI: Důraz na učení se z vysokopřenosových smyslových vstupů pro dosažení pokročilé AI.






Využití vzorců pro šířku pásma a datový tok nám umožňuje kvantifikovat rozdíl v množství informací přenášených zrakem a jazykem.
Toto zjištění podporuje tvrzení, že smyslová zkušenost a učení ze senzorických vstupů, jako je zrak, jsou klíčové pro dosažení umělé inteligence na lidské úrovni.











3. března 2024

Většina znáte Šmejdy

Většina jistě znáte Šmejdy


Ale kdo je šmejd? 
Šmejd je obvykle firma nebo obchodník, který má neetické firemní nebo obchodní praktiky.

Například:
jak asi na dopis níže
zareaguje člověk, který nemá příliš silné kritické myšlení nebo moc neumí s internetem?
Možná tomu dopisu uvěří. V to doufá (spoléhá) dotyčný obchodník a nebo firma. 

Nabídne vám tedy pojistku kolem 6000 Kč 
Běžná cena se pohybuje cca kolem 2500 - max. 3000 Kč
Nejnižší cena se pohybuje kolem 2000 Kč

pro zvětšení klikněte nebo si obrázek stáhněte


Porovnání běžných cen za pojištění automobilu na internetu:
 

pro zvětšení klikněte nebo si obrázek stáhněte


Pokud by pojišťovna poslala cenu kolem 2500 Kč, asi bych nabídku ani neporovnával.
Přišla by mi na první pohled ok.
Mimochodem, myslíte si, že firmy neumějí zlepšovat (zefektivňovat) své podnikání tak,
aby často dlouhodobě mohli (třeba i nepatrně) snižovat ceny?




Jaké jsou neetické business (obchodní) praktiky?

Neetické obchodní praktiky zahrnují širokou škálu různého jednání. Jedná se o jednání v rozporu s etickými normami, principy férového a spravedlivého? obchodu.
Tyto praktiky mohou například zahrnovat: 
jak nepřímé, tak přímé pokusy o manipulaci, zneužívání důvěry nebo obcházení právních předpisů za účelem zisku nebo konkurenční výhody, nebo také třeba nemožnost nebo cílená složitost opravy ... .


Níže je krátký přehled některých z těchto praktik: 


Manipulativní až prolhaný marketing:

Klamavá reklama: Prezentace produktů nebo služeb způsobem, který je zavádějící nebo nepravdivý.
Skrytá reklama: Marketingové sdělení prezentované jako objektivní obsah nebo názor bez jasného upozornění, že jde o reklamu.
Falešné recenze: Publikování nepravdivých pozitivních recenzí na vlastní produkty nebo negativních recenzí na produkty konkurence. 


Prolobování obcházení zákonů a nefér výhod:

Neplacení obvyklých daní: Využívání daňových úniků nebo daňových rájů k minimalizaci nebo úplnému vyhnutí se daňovým povinnostem.
Získání dotací: Neoprávněný nebo neetický způsob, jak získat státní nebo mezinárodní dotace nebo subvence aniž by je získala celá konkurence.
Oligopolní postavení: Vytváření nebo udržování tržního prostředí, kde jeden nebo několik podniků kontroluje většinu trhu. To může výrazně omezovat konkurenci a to vede k vysokým cenám, zastavení inovací, nižší kvalitě ... 


Neetické chování vůči zaměstnancům, dodavatelům, zákazníkům:

Kartelové dohody: Tajné dohody mezi konkurenty o cenách, tržních podílech nebo výrobních kvótách.
Vykořisťování pracovní síly: Pracovní podmínky pod hranicí důstojnosti, včetně neadekvátního odměňování, nadměrných pracovních hodin nebo nebezpečných pracovních podmínek.
Nátlakové taktiky na dodavatele: Vynucování nerealisticky nízkých cen nebo neetických smluvních podmínek.
Exkluzivní dohody: Omezování možnosti dodavatelů nebo distributorů spolupracovat s konkurencí.
Záměrně malinké texty: Omezování informovanosti některých skupin lidí, kteří mají například špatný zrak. Jistě jste si všimli v některých? supermarketech velikosti fontu u ceny za jednotku.
Například ceny za 1 kg. (Tyto firmy se snaží odrbat lidi s tělesným postižením!) 

Skryté poplatky,
Falšování produktů,
Cíleně nekvalitní složení (potravin) jako údajně kvalitní, 
Sleva pouze za sdělení osobních údajů, nebo přímo za šmírování přes app v mobilu ... 
Ale většina bude asi lhostejná nebo to bagatelizovat?
Zajímavé že nemalá část z nich se bude divit že si některé tyto hnusné praktiky v Německu nedovolí.



Nerespektování soukromí a datové bezpečnosti:

Neoprávněné shromažďování nebo používání osobních údajů bez srozumitelného souhlasu.
Nedostatečná ochrana osobních dat před únikem nebo zneužitím.


A řada dalších

Tyto praktiky nejenže poškozují konkurenceschopné prostředí, firmy, spotřebitele, ale mohou mít také dlouhodobý negativní dopad na rozvoj společnosti, životní prostředí ... .
Etický obchod je klíčový pro rozvoj společnosti a důvěru veřejnosti v podnikání.



Často při setkání s lidmi, kteří třeba pracují pro velikou firmu nebo korporát a neeticky, nemá žádný smysl, se s těmito lidmi bavit o těchto někdy až zločinných? praktikách!
Představte si, jak byste se cítili a jednali Vy, pokud by Vám někdo i jen vzdáleně naznačoval, že pracujete pro něco jako pro mafii.
Velmi pravděpodobně (95?%) byste firmu, pro kterou pracujete, zkoušeli za každou cenu různě obhajovat. 

Ano, podnikání je náročné! Ano podnikání je o předbíhání konkurence! Ano, podnikání je riskantní! Ano, podnikání je o ekonomickém rozvoji společnosti!
Ale podnikání by neměla být činnost mafie v "bílých rukavičkách" se super marketingem a úžasným PR!



Vývoj platů a mezd v porovnání s HDP





-----------------------------------------------------------
Pod čarou drobným písmem

U kterých větších firem, vidíte férové podnikání? 

Které firmy, mají naopak hlavní cíl získání na určitém trhu dominantního či oligopolního postavení,
s cílem, který jim následně umožní obcházet pravidla, korumpovat zákonodárce, neplatit obvyklé daně ... ?

StartUPy bývají neskutečně inovativní firmy, zapálení nadšenci pro různé často až neuvěřitelné cíle. 
Žel často i na úkor zdraví, férového přístupu ... 
Mnoho z nich nakonec ale zkrachuje.

Ale co na nich může být špatně? 
Úspěšné startupy, pokud se jim podaří zamýšlená výrazná dominance na nějakém trhu, často tento trh na dlouhou dobu velmi (negativně) může pokřivit.
Stanou se z nich časem žel asi příliš často "brontosauři" bránící někdy i desetiletí rozvoji, inovacím ... . 

Drobná retro - aktualizace



21. ledna 2024

ClickSpeedTest - ClickChallenge

Reakční doba kliknutí
Klikněte na modré tlačítko START
otevře se červený semafor
při změně na zelený
co nejrychleji na semafor klikněte.
START
START



Reakční čas kliknutí myši, prstu
níže je příklad výsledku





Kolik metrů ujede automobil za 3 vteřiny?

Při rychlosti 35 km/h ujede automobil 29.17 metrů / 30 m

Při rychlosti 50 km/h ujede automobil 41.7 metrů

Při rychlosti 60 km/h ujede automobil 50.0 metrů /  50 m

Při rychlosti 80 km/h ujede automobil 66.7 metrů

Při rychlosti 100 km/h ujede automobil 83.3 metrů /  85 m

Při rychlosti 130 km/h ujede automobil 108.3 metrů / 110 m

( za lomítkem zaokrouhleně, pro jednodušší zapamatování) 


Reakční doba se skládá z:

Percepční doby: Čas potřebný k vnímání nebezpečí
Rozhodovací doby: Čas potřebný k rozhodnutí, jak reagovat
Motorické doby: Čas potřebný k provedení fyzické akce

obvykle trvá 1 - 2 vteřiny
Záleží na pozornosti, kondici, spánku ... řidiče.


Řidič vozidla jedoucí za jiným vozidlem musí ponechat za ním dostatečnou bezpečnostní vzdálenost, aby se mohl vyhnout srážce v případě náhlého snížení rychlosti nebo náhlého zastavení vozidla, které jede před ním.

Řidič smí jet jen takovou rychlostí, aby byl schopen zastavit vozidlo na vzdálenost, na kterou má rozhled (dohledová vzdálenost).  


Brzdná dráha roste s druhou mocninou rychlosti

Kinetická energie roste s rychlostí kvadraticky
Jinými slovy, pokud se rychlost objektu zdvojnásobí, jeho kinetická energie se zvýší čtyřikrát


Kinetická energie automobilu při různých hmotnostech a rychlostech (v J (joulech)

Hmot nost 10 km/h 20 km/h 30 km/h 50 km/h 80 km/h 90 km/h 100 km/h 130 km/h 150 km/h
1.0 t 3.858 15.432 34.722 96.451 246.914 312.500 385.802 652.006 868.056
1.5 t 5.787 23.148 52.083 144.676 370.370 468.750 578.704 978.009 1.302.083
2.0 t 7.716 30.864 69.444 192.901 493.827 625.000 771.605 1.304.012 1.736.111
2.5 t 9.645 38.580 86.806 241.127 617.284 781.250 964.506 1.630.015 2.170.139

Hodnoty jsou zaokrouhleny na nejbližší celé číslo pro lepší přehlednost.
Tyto výsledky ukazují, jak kinetická energie roste s rychlostí a hmotností vozidla kvadraticky.




Brzdná dráha vozidla závisí na jeho počáteční rychlosti a decceleračních schopnostech,
které mohou být ovlivněny mnoha faktory, včetně stavu vozovky, pneumatik a brzd.
Pro mokrou vozovku se obvykle používá nižší deccelerační hodnota kvůli sníženému tření.

Suchá vozovka: Deccelerační hodnoty mohou být v rozmezí přibližně 6 až 9 m/s².
Toto je ideální stav, kdy je vozovka suchá a poskytuje dobré tření mezi pneumatikou a vozovkou.

Mokrá vozovka: Na mokré vozovce může deccelerace klesnout na 3 až 5 m/s².
Mokrá povrch snižuje tření, což vede k delším brzdným dráhám.

Zasněžená vozovka: Na mírně zasněžené nebo zledovatělé vozovce může deccelerační hodnota klesnout ještě níže, často se pohybuje od 1 do 3 m/s².
Extrémně kluzké podmínky, jako je led, mohou snížit deccelerační hodnotu i pod 1 m/s², což značně zvyšuje riziko prokluzu a delší brzdné dráhy

Brzdná dráha vozidla

Brzdná dráha vozidla

Rychlost (km/h) Suchá vozovka 6 m/s² (m) Suchá vozovka 9 m/s² (m) Mokrá vozovka 3 m/s² (m) Mokrá vozovka 5 m/s² (m)
10 3,4 m 3,2 m 4,1 m 3,5 m
30 14,1 m 12,2 m 19,9 m 15,3 m
50 30,0 m 24,6 m 46,0 m 33,2 m
90 77,1 m 59,7 m 129,2 m 87,5 m
100 92,1 m 70,6 m 156,4 m 104,9 m
130 144,8 m 108,6 m 253,4 m 166,5 m

Tabulka ukazuje přibližné brzdné dráhy pro různé rychlosti a povrchy vozovky. Hodnoty ukazují, jak deccelerační hodnoty a rychlost vozidla ovlivňují délku brzdné dráhy na suchých a mokrých vozovkách. Čím vyšší deccelerační hodnota, tím kratší brzdná dráha.



Odstředivá síla v zatáčce

<h2>Odstředivá síla působící na automobil v zatáčce</h2>

Odstředivé síly v kilogramech

Hmotnost vozidla: 1,0 t

Rychlost (km/h) Poloměr 25 m (kg) Poloměr 50 m (kg) Poloměr 75 m (kg)
10 113.17 56.58 37.72
30 339.52 169.76 113.17
50 452.69 226.34 150.89
90 811.55 405.77 270.51
100 901.72 450.86 300.57
130 1306.52 653.26 435.51

Hmotnost vozidla: 1,5 t

Rychlost (km/h) Poloměr 25 m (kg) Poloměr 50 m (kg) Poloměr 75 m (kg)
10 169.76 84.88 56.58
30 509.27 254.64 169.76
50 678.02 339.52 226.34
90 1218.45 609.23 406.15
100 1353.36 676.68 451.12
130 1956.59 978.29 652.19

Hmotnost vozidla: 2,0 t

Rychlost (km/h) Poloměr 25 m (kg) Poloměr 50 m (kg) Poloměr 75 m (kg)
10 226.34 113.17 75.45
30 678.02 339.52 226.34
50 904.02 452.69 301.79
90 1627.37 813.68 542.46
100 1808.03 904.02 602.68
130 2613.05 1306.52 870.52

Hmotnost vozidla: 2,5 t

Rychlost (km/h) Poloměr 25 m (kg) Poloměr 50 m (kg) Poloměr 75 m (kg)
10 282.72 141.36 94.24
30 848.17 424.09 282.72
50 1130.89 565.44 376.96
90 2033.24 1016.62 677.74
100 2251.78 1125.89 750.59
130 3265.22 1632.61 1087.17

















Odstředivá síla působící na automobil v zatáčce

Vzorec: F = mv^2 / r

kde:

F je odstředivá síla v newtonech (N),

m je hmotnost automobilu v kilogramech (kg),

v je rychlost automobilu v metrech za sekundu (m/s),

r je poloměr zatáčky v metrech (m). 

Příklady:

Pro automobil o hmotnosti 1 000 kg, jedoucí rychlostí 20 m/s, v zatáčce s poloměrem 50 m, je odstředivá síla 8 000 N.

Pro automobil o hmotnosti 1 500 kg, jedoucí rychlostí 15 m/s, v zatáčce s poloměrem 30 m, je odstředivá síla 11 250 N.


Výpočet brzdné dráhy

Vzorec: d = v^2 / (2a)

kde:

d je brzdná dráha v metrech (m),

v je rychlost vozidla v metrech za sekundu (m/s),

a je deccelerace v metrech za sekundu čtverečný (m/s²). 

Příklady:

Pro automobil jedoucí rychlostí 30 m/s s deccelerací 5 m/s² je brzdná dráha 90 m.

Pro automobil jedoucí rychlostí 20 m/s s deccelerací 10 m/s² je brzdná dráha 20 m.


Kinetická energie automobilu

Vzorec: Ek = 1/2 mv^2

kde:

Ek je kinetická energie v joulech (J),

m je hmotnost automobilu v kilogramech (kg),

v je rychlost automobilu v metrech za sekundu (m/s). 

Příklady:

Pro automobil o hmotnosti 1 000 kg a rychlosti 20 m/s je kinetická energie 200 000 J.

Pro automobil o hmotnosti 1 500 kg a rychlosti 30 m/s je kinetická energie 675 000 J.






eTechničák eTP - eTechnickýPrůkaz

eTechničák. Jak dostat technický průkaz k autu do iPhonu nebo Androidu a jak ho používat


Registr vozidel - Elektronický velký technický průkaz

https://www.registr-vozidel.cz/caste-dotazy/elektronicky-velky-technicky-prukaz


Stahujte aplikaci eTechničák (zdarma)

Pro Android → Google Play  
Aktuální velikost byla cca  34 MB

Pro iPhone → App Store 
Aktuální velikost byla cca 73 MB










Jednoduchá webová aplikace
Měření reakční doby pro kliknutí myší nebo kliknutí prstem na dotykovou obrazovku

Aplikace je napsána s použitím HTML, CSS a JavaScriptu.
App je popsaná v třech hlavních částech kódu: HTML struktura, CSS styly a JavaScriptová logika?

Celý kód můžeme rozdělit do tří hlavních částí:
HTML struktura,
CSS styly,
JavaScript logika.
Každá část hraje klíčovou roli ve fungování webové aplikace pro měření reakční doby.


Podívejte se přímo do kódu stránky, kód je podrobně popsaný

1. HTML Struktura

A. Hlavička (<head>)

<meta charset="UTF-8">: Určuje kódování dokumentu jako UTF-8 pro podporu mezinárodních znakových sad.

<title>: Nastavuje titulek stránky na "Reakční doba kliknutí".

B. Styl (<style>)

Obsahuje CSS pravidla pro stylování prvků stránky. Styly jsou definovány přímo v hlavičce dokumentu pro jednoduchost.

C. Tělo (<body>)

<div id="circles">: Kontejner pro kruhové prvky (<div class="circle">), které symbolizují semafory pro test.

<div id="instructionText">: Obsahuje instrukce pro uživatele, jak používat aplikaci.

<div id="result">: Prvek pro zobrazení výsledků testu.

<div id="startButton" onclick="prepareTest()">: Tlačítko pro spuštění testu s událostí onclick, která aktivuje JavaScriptovou funkci prepareTest.


2. CSS Styly

A. .circle

Definuje vizuální vlastnosti kruhů, včetně velikosti, barvy, zaokrouhlení a skrytí do aktivace.

B. #result, #startButton, #instructionText

Určuje společné styly pro tyto elementy, jako je skrytí a odsazení, s výjimkou #instructionText, který je zobrazen od začátku.

C. #result span

Zvýrazňuje čas reakce uvnitř elementu #result pro lepší vizuální rozlišení.

D. #startButton

Nastavuje vzhled tlačítka START, včetně barvy, rozměrů a stylování textu.


3. JavaScript Logika

A. Proměnné

startTime: Uchovává čas startu testu.

testReady: Logická hodnota určující, zda je test připraven k měření reakční doby.

B. Funkce prepareTest

Skryje tlačítko START, instrukce a výsledkový prvek.

Nastaví kruhy na červenou a připraví je k zobrazení.

Naplánuje spuštění testu po náhodném intervalu.

C. Funkce startTest

Změní barvu kruhů na zelenou, zaznamená startovní čas a označí test jako připravený.

Zobrazí výsledkový prvek s textem "START".

D. Funkce recordClick

Po kliknutí na kruh vyhodnotí reakční dobu.

Zobrazí výsledek s hodnocením výkonu.

Znovu zobrazí tlačítko START a instrukce pro nový pokus.

E. Funkce showStartButton

Skryje kruhy a zobrazí tlačítko START a instrukce pro další pokus.

F. Event Listener

Přidává posluchače události click na kruhy, které spustí funkci recordClick při kliknutí.



1. HTML Struktura

1.A. <head> Sekce

1.A.1. <meta charset="UTF-8">: Nastavuje kódování znaků dokumentu na UTF-8.

1.A.2. <title>Reakční doba kliknutí</title>: Definuje titulek webové stránky zobrazený v prohlížeči.

1.B. <style> Sekce

Tato sekce obsahuje interní CSS styly, které definují vzhled webové stránky.

1.C. <body> Sekce

1.C.1. <div id="circles">: Obsahuje tři div elementy s třídou circle, které slouží jako cíle pro klikání.

1.C.2. <div id="instructionText">: Zobrazuje instrukce pro uživatele.

1.C.3. <div id="result">: Slouží k zobrazení výsledku reakční doby uživatele.

1.C.4. <div id="startButton" onclick="prepareTest()">: Tlačítko pro zahájení testu.


2. CSS Styly

2.A. .circle

Nastavuje vzhled kruhů: velikost, barvu, zaokrouhlení, a skrývá je.

2.B. #result, #startButton, #instructionText

Definuje společné styly pro zobrazení těchto elementů: skrytí a odsazení.

2.C. #result span

Specifikuje styl pro zvýraznění času výsledku.

2.D. #instructionText

Určuje, že instrukční text bude vždy zobrazen a zarovnán na střed.

2.E. #startButton

Definuje vzhled tlačítka pro zahájení testu.


3. JavaScript Logika


3.A. Inicializace proměnných

3.A.1. startTime: Uchovává čas startu testu.

3.A.2. testReady: Indikátor, zda je test připraven.

3.B. Funkce prepareTest

Připravuje test tím, že skryje určité prvky a nastaví semafor na červenou.

3.C. Funkce startTest

Zahájí test změnou barvy semaforu na zelenou a zaznamenáním času startu.

3.D. Funkce recordClick

Vypočítá reakční dobu od změny na zelenou a zobrazí výsledek.

3.E. Funkce showStartButton

Obnovuje prvky UI pro další pokus o test.

3.F. Přiřazení Event Listenerů

Kruhy jsou vybaveny posluchačem události click, který spouští recordClick při kliknutí.



V tomto kódu vytváříme webovou aplikaci pro měření reakční doby uživatele.
Kód obsahuje HTML strukturu, CSS styly a JavaScriptovou logiku pro interaktivní test reakční doby.


HTML Struktura

Div s ID circles: Obsahuje tři div elementy s třídou circle, které reprezentují vizuální semafory pro uživatele. Tyto kruhy se změní z červené na zelenou barvu jako signál pro uživatele, aby klikl.

Div s ID instructionText: Zobrazuje instrukce pro uživatele. Tyto instrukce jsou rozděleny na několik řádků pomocí <br> tagů pro lepší čitelnost.

Div s ID result: Určený pro zobrazení výsledků testu reakční doby. Na začátku je skrytý a zobrazí se pouze po spuštění testu.

Div s ID startButton: Modré tlačítko, které uživatel použije pro zahájení testu. Po kliknutí se skryje, a tím umožní testování.


CSS Styly

Třída .circle: Definuje vizuální vzhled semaforů - kulaté tvary s počáteční červenou barvou, které se zobrazí, když je test připraven.

ID #result, #startButton, #instructionText: Styly pro umístění a vzhled textu výsledků, tlačítka START a instrukčního textu. Specifikace pro #result zahrnuje zvýraznění samotného času reakce pomocí <span> elementu pro lepší vizuální odlišení.

Tlačítko #startButton: Stylování modrého tlačítka START, včetně velikosti, barvy, fontu a zarovnání.


JavaScript Logika

Globální proměnné: startTime pro zaznamenání času spuštění testu a testReady pro kontrolu, zda je test v aktivním stavu.

Funkce prepareTest(): Připravuje scénu pro test tím, že skryje tlačítko START a instrukce, zobrazí semafory a nastaví je na červenou. Po náhodném intervalu spustí startTest().

Funkce startTest(): Mění barvu semaforů na zelenou a zaznamenává čas spuštění testu, signalizuje uživateli, že může začít reagovat.

Funkce recordClick(): Hodnotí uživatelovu reakci. Pokud uživatel klikne v pravý moment, vypočítá se reakční doba, zobrazí se výsledek s případným hodnotícím komentářem. Použití innerHTML umožňuje vložení formátovaného textu s <span> elementem pro zvýraznění času.

Funkce showStartButton(): Obnovuje scénu pro další test tím, že znovu zobrazí tlačítko START a instrukce a skryje semafory.


Tato struktura umožňuje uživatelům testovat svou reakční dobu kliknutím na zeleně zbarvený semafor co nejrychleji po jeho zobrazení. Výsledky jsou okamžitě zobrazeny s hodnocením a uživatel má možnost test opakovat.





21 oko bere ;-)



13. ledna 2024

Jak funguje na Androidu záznamník hovorů?

Jedním slovem jednoduše :-)

Asi každý, se setkal s tím, že je poslední roky problém
aby dobře fungoval záznamník hovorů na mobilním telefonu.

To co kdysi bylo u stolního telefonu jednoduché je v současnosti často žel složitější nebo někdy nemožné.


Proč tomu tak je?
Protože si kupujeme nové telefony nebo aktualizujeme OS android na novější verze!


Například pokud instalujete do mobilního telefonu 
v tomto případě do telefonu Samsung Galaxy S2x

Třeba přímo z GalaxyStore

Záznamník hovorů App - Callrecorder
https://galaxystore.samsung.com/detail/com.socialapps.callrecorder


Tak vás postupně povede k:


Zde vám oznámí, že od Androidu 10
Google přidal další omezení (restrictions on call recording) pro majitele mobilních telefonů s OS android.


Následně vás povede


a tak dále


a tak dále


a tak dále


To mne přestalo bavit. tak jsem to zatím pořešil starším telefonem.
Když jsem několikrát při smlouvě po telefonu potřeboval mít kopii.
Bylo to při reklamaci nebo objednávce a potřeboval jsem mít jasný zápis (nahrávku) telefonické dohody.

V jednom případě kdy (mobilní operátor) postupně začal lhát o reklamaci se to opravdu vyplatilo. 

Nevyplatilo se to před pár měsíců před velkým zdražení el.
Při nové smlouvě po telefonu s fixaci elektřiny. 
Zjistil jsem z nahrávky, když letěli ceny nahoru, že zmínili slovíčko, že ve výjimečných případech může dojít k vypovězení smlouvy! 


Domnívám se, že by také mohlo jít požádat poskytovatele služby o zaslání nahrávky, nevím.


Také asi fungují různé app (recorder -y) co obchází restrikci posloucháním mikrofonu a reproduktoru.
Což ale min. na některých mobilech asi moc nefunguje.





Samsung Call Recording
Záznam záznamník
smlouva
reklamace ...

1. ledna 2024

AI - Krásné společenské stroje

 

Krásné společenské stroje II
horizonty umělé inteligence v diskusi čtyř světových expertů
2023



* Ján Antolík (MFF UK Praha)
* Jan Černocký (FIT VUT Brno)
* Stanislav Fort (ex Stability AI, Anthropic, Google)
* Martin Schmid (MFF UK Praha, EquiLibre Technologies)



Jan Antolík přednáška na konferenci Má mozek ještě šanci?
9. listopadu 2023



Large Language Model (LLM) Solutions for Enterprises

I have started with this Wardley Map


Learn with me
https://joapen.com/blog/courses/


Tomáš Nikolai přednáška na konferenci Má mozek ještě šanci?
9. listopadu 2023
Možnosti a meze rozhodování člověka
Tomáš Nikolai, FF UK







Google AMIE: A research AI system for diagnostic medical reasoning and conversations

Articulate Medical Intelligence Explorer - AMIE


Towards Conversational Diagnostic AI


From Promise To Frustration: A Candid Review Of OpenAI's GPT Store For Business Owners


Sam Altman Unveils Crucial Insights on GPT-5: Exploring the Robot, AGI Capabilities, and Beyond




Unconfuse Me with Bill Gates

https://www.youtube.com/playlist?list=PLxf-CDjxvNVq6IYKTX2peqtCOkDhZW3S4


Sam Altman  GPT-5, AGI 

https://www.youtube.com/results?search_query=Sam+Altman++GPT-5%2C+AGI&sp=EgIIBA%253D%253D



OpenAI Flip-Flops and '10% Chance of Outperforming Humans in Every Task by 2027' - 3K AI Researchers - AI Explained









TOP prompt generators 
"TOP" prompt "generators"

https://flowgpt.com/programming

https://promptogy.com

https://www.feedough.com/chatgpt-prompt-generator



www.prompto.tech

www.allprompts.com

www.gptwhisperer.com

https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts

https://chatgptpromptshub.com/database#gsc.tab=0



Prompt

Prompt engineering Open AI

Six strategies for getting better results


ChatGPT má skrytý seznam povelů, jak se má chovat. Říkáme mu system prompt a takhle si ho můžete vyvolat

Jakub ČížekJakub Čížek
8. února 2024

Jak vyvolat system prompt







https://murf.ai/resources/ai-prompt-generator/

https://www.elegantthemes.com/blog/business/best-ai-prompt-generators




Memory and new controls for ChatGPT 
https://openai.com/blog/memory-and-new-controls-for-chatgpt

We’re testing the ability for ChatGPT to remember things you discuss to make future chats more helpful. You’re in control of ChatGPT’s memory



Rithmic Trader (R | Trader) and RAPI
https://community.optimusfutures.com/c/futures-trading-platforms/


INSTITUTE FOR FINANCIAL TRANSPARENCY

Shining a light on the opaque corners of finance

Pathology, Prophylactics and Palliatives

Richard Field

Has Economics Failed? Yes!

Has Economics Failed? Yes! Part II



Lístky na akce
www.GoOut.net/cs/





logika matematika strojové učení 
umělá inteligence 

21. prosince 2023

Stezky Českem

Stezky Českem





Jizerské hory – Krkonoše

04_Jizerky_Krkonoše-Chrastava - Žacléř    110,8 km -  cca 36:53 h






Adršpach – Broumovsko 

05_Adršpach_Broumov - Žacléř - Velké Poříčí   102,2 km  -  cca 34:07 h







06_Orlické_hory-Velké Poříčí-Králíky    90,7 km  cca 28:17 h





Severní stezka – Orlické hory

1921 z Nového Města nad Metují do Jablonného nad Orlicí

https://viaczechia.cz/category/useky-severni-stezka/

Stezka středozemím – Střední Povltaví





Nebuď prase
www.stezkaceskem.cz/nebud-prase


Stezka Českem - 1000 a 1000 km dlouhý oficiální přechod Česka - Martin Úbl | Život na treku #11





Útulny
Útulna

Via Czechia
Stezky
Trasy
Trasa
Turistická