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10 Oct
Ainda sobre lidar com rejeição:

De um lado, carta de rejeição pela Nature em 1992 com argumento que o trabalho "não representa avanço o suficiente na área".

De outro, o mesmo trabalho vencendo Nobel de Medicina em 2019. ImageImage
E não foi único caso: Enrico Fermi também teve paper rejeitado pela Nature por ser "fora da realidade" em 1933 e em 1938 ele ganhou Nobel de Física pelo trabalho.
Sabe o Ciclo de Krebs? Então, o paper de Hans Krebs foi recusado também e logo depois ganhou o Nobel de Medicina em 1937.
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6 Oct
Durante o anúncio do Nobel de Física, teve uma entrevista com uma das vencedoras desse ano: Andrea Ghez.

E acho a entrevista extremamente importante e inspiradora, por isso vou compila-la em forma de thread.

#AstroThreadBR
#FísicaThreadBR
- O que passou pela sua cabeça quando você viu o sinal que tinha algo no centro da Via Láctea?

Andrea: Eu acho que a primeira coisa foi dúvida que você tem que provar à você mesmo que você está vendo o que você acha que está vendo. Então, ambos, dúvida e animação. O sentimento +
na frente da pesquisa aonde você deve sempre questionar o que você está vendo. É uma combinação de coisas.
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6 Oct
Tô assistindo o vídeo da live de hoje sobre o Nobel e vou fazer um compilado sobre coisas que falaram lá.

E principalmente a entrevista com a Andrea Ghez que teve durante o anúncio!

#AstroThreadBR
#FísicaThreadBR
"O prêmio Nobel de Física desse ano é sobre os mistérios mais obscuros do Universo."

Essa foi a forma como o Prof. Göran K. Hansson começou o anúncio sobre o Nobel de Física desse ano que é sobre buracos negros!
Ele então anunciou que metade do prêmio Nobel de Física iria para Roger Penrose pela descoberta que a formação de buracos negros é uma predição robusta da teoria da relatividade geral.
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20 Sep
Vamos falar sobre o algoritmo do Twitter? VAMOS!

Como ele corta a sua imagem? O algoritmo é enviesado? O que tá acontecendo?

Vou fazer a thread com informação direto do blog do Twitter.

Pegue o café, e vem na #AIThreadBR de hoje.
Para cortar a imagem eles usam uma técnica chamada saliência.

O que é saliência então?

Saliência é como o próprio nome diz, ele se baseia em regiões "salientes" aos olhos. Qual é a coisa mais provável de você notar na foto? Vamos focar então o corte da imagem nisso.
Basicamente, eles utilizam duas redes neurais como eles explicam no próprio blog. A rede aprende com imagens a encontrar regiões com mais saliência.

Mais saliência = mais provável que você olhe para aquela região.
Menos saliência = menos provável que você olhe.
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