ДНК. История генетической революции
Код 4944072
- ISBN: 978-5-4461-0549-6
- 512 страниц
- декабрь 2018
- Питер
- New Science
- 920 г
Код 4944072
Познакомьтесь с историей генетической революции, рассказанной Джеймсом Д. Уотсоном, лауреатом Нобелевской премии. Гениальный ученый отправляет нас в величайшее научное путешествие, охватывающее все вехи генетической революции — от открытия двойной спирали до открытий последнего десятилетия. Открытие человечеством двойной спирали ДНК по значимости можно сравнить только со свершениями эпохи Просвещения. Естественный отбор все еще действует, но генная терапия уже стала реальностью. Что ждет нас...
Познакомьтесь с историей генетической революции, рассказанной Джеймсом Д. Уотсоном, лауреатом Нобелевской премии. Гениальный ученый отправляет нас в величайшее научное путешествие, охватывающее все вехи генетической революции — от открытия двойной спирали до открытий последнего десятилетия. Открытие человечеством двойной спирали ДНК по значимости можно сравнить только со свершениями эпохи Просвещения. Естественный отбор все еще действует, но генная терапия уже стала реальностью. Что ждет нас дальше? Практически не осталось областей науки и деятельности, которые в той или иной степени не были бы связаны с генетикой: редактирование генов, эпигенетика, агрохимия, геномика и исследования рака - только вершина айсберга.
"Когда я попытался проанализировать причины своего успеха, то понял, что это - знания. Для прорывов нужны идеи, но их базис, фундамент - именно знания. А для того, чтобы получить знания, нужно читать как можно больше." - Дж. Д. Уотсон, лауреат Нобелевской премии
Это издание является знаменательной вехой - в нем впервые представлены 500 лучших и по преимуществу прежде не публиковавшихся графических работ великого мастера кино Сергея Эйзенштейна. Книга, созданная в сотрудничестве с Российским государственным архивом литературы и искусства, прослеживает необычайные повороты жизни и карьеры Эйзенштейна через стили его графики. При всем разнообразии, они тем не...
Издательство:
Ad Marginem
Дата выхода: январь 2018
Генеративный ИИ — одна из самых обсуждаемых тем в сфере технологий. Пора разобраться с возможностями TensorFlow и Keras, чтобы с легкостью создавать впечатляющие генеративные модели глубокого обучения, включая вариационные автокодировщики (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN), трансформеры, нормализующие потоки, модели на основе энергии и диффузионные модели удаления шума. Дэвид Фостер, начинает с...
Издательство:
Питер
Дата выхода: февраль 2024
Оставить комментарий