Чем закончилась история с пересадкой головы российскому программисту
30 июня 2021
Чем закончилась история с пересадкой головы российскому программисту
Программист из Владимира Валерий Спиридонов согласился на эксперимент – пересадить его голову на тело донора. Его намерение оказаться чужом теле «поставлено на паузу» У Валерия тяжелая форма спинально-мышечной атрофии, его тело обездвижено, он может шевелить только головой и пальцами. Однако это не мешает талантливому программисту быть очень востребованным, работать и хорошо зарабатывать. Его мозг работает […]
Программист из Владимира Валерий Спиридонов согласился на эксперимент – пересадить его голову на тело донора. Его намерение оказаться чужом теле «поставлено на паузу»
У Валерия тяжелая форма спинально-мышечной атрофии, его тело обездвижено, он может шевелить только головой и пальцами. Однако это не мешает талантливому программисту быть очень востребованным, работать и хорошо зарабатывать.
Его мозг работает в полной мере. Она начал работать с 16 лет.
Чтобы вновь почувствовать полноту жизни и из-за плохого прогноза болезни (обычно ближе к 40-ка годам люди с таким диагнозом умирают) Валерий решился на отчаянный поступок. Он ждал начала операции, которую назначили к 2017 году, однако потом пути доктора и россиянина разошлись. Первого пригласили в Китай, где посчитали, что раз страна спонсор операции, то и первым пациентом должен стать китаец. А Валерий неожиданно женился и махнул в США.
Сейчас Спиридонову 38 лет. У Валерия любящая жена Анастасия и даже родился ребенок. На слова язвительных пользователей соцсетей, Валерий спокойно отвечает, что ребенок был зачат естественным путем, без компьютерных технологий. Мотивом переезда в США стало желание обучаться дальше компьютерным технологиям.
Как он говорит, в США очень сложно устроиться на работу, разорвать контракт могут в любой момент, нет стабильности и гарантий. Но все того стоит. Для себя он выбрал удаленный формат работы.
С доктором Канаверо Валерий поддерживает отношения. Он говорит, что от операции не отказался, а поставил «на паузу». Ему интересно, что сейчас наука шагнула вперед. Речь идет уже не операциях по пересадке головы, а о трансплантации мозга в тело донора. За этими экспериментами будущее.
Что касается пересадки головы, то напомним, что эксперименты ведутся давно. Врач Серджио Канаверо успешно пересаживал головы летучим мышам. Пересадка головы обезьяне оказалась неудачной. После операции обезьяна испытывала страшные мучения, пришлось спустя 20 часов после хирургии ее усыпить.
В ноябре 2017 года в Китае совершили удачную пересадку головы человеку. Правда, проводился эксперимент на мертвых телах.
наука и жизнь
29 ноября 2022
Ирина Стюрова
Молодая мать с двумя детьми — 5 и 2 лет, уехала из под обстрелов нацистов в Херсонской области — в Туапсинский район.
Фото: Анна Бурлакова, «Туапсинские вести»
Говорит, взрывы были часто и осколки падали. Все люди бежали в такой момент в поля. А там, порой, все горело. Страшно.
Остались родители. Они и поддержали дочь в решении взять внуков и уехать. Потому что дети очень пугались взрывов.
Читать далее
Оксана Смелая
Соткать дорожку она может за день, хотя в ремесле немногим более двух лет. А все потому, что ткачество, считает она, заложено в каждой женщине на уровне генетической памяти.
Фото: Анна Бурлакова, «Туапсинские вести»Стоя за ткацким станком, человек обращается к своим предкам, ведет разговор с самим собой, исцеляется и набирается сил. Как это происходит, мы узнали, побывав в селе Шаумян, где школьный психолог Сирануш Миронова учит детей тому, как искусство помогает справиться с любыми трудностями.
Сирануш Миронову, Сиру, как ласково зовут ее многочисленные друзья, знакомые, земляки, в Туапсинском районе знают многие — 30 лет проработала она в шаумянском сельском Доме культуры, была руководителем местной Централизованной клубной системы. Театральная студия, вокальные ансамбли, прикладное творчество — во всем этом частичка души, профессионализма и неугомонного характера Сирануш. Однако встретили мы ее на этот раз не в клубе, а в шаумянской школе.
Читать далее
Ваше имя (обязательно)
Ваш e-mail (обязательно)
Сообщение
Став отцом в США, программист Валерий Спиридонов решил не рисковать головой
10 апреля 2019 13:52
Woman.ru
Уроженец Владимира – талантливый программист Валерий Спиридонов, который должен был стать первым кандидатом на пересадку головы, отказался от уникальной операции после того, как стал отцом.
Валерий, который переехал в США, говорит, что у него семья, он счастлив и теперь не готов рисковать.
Уроженец Владимира – талантливый программист Валерий Спиридонов, который должен был стать первым кандидатом на пересадку головы, в интервью программе «Good Morning Britain» подтвердил информацию о том, что он отказался от уникальной операции после того, как стал отцом.
33-летний программист, который некоторое время назад переехал в США, где у него родился сын, признался, что в нынешних обстоятельствах уже не может пойти на столь высокий риск.
В ноябре 2018-го ГТРК «Владимир» сообщала, что у их земляка, прославившегося на весь мир своим согласием на операцию по пересадке головы, в США родился сын.
Тогда Валерий рассказал, что малыш, которого назвали старинным русским именем, в норме и уже занимается плаванием.
В начале 2016 года новость о том, что российский программист согласился на рискованную операцию, которую ему должен был провести итальянский нейрохирург Серджио Канаверо, облетела весь мир.
Ученые спорили, сомневаясь в успешном исходе невиданного ранее эксперимента, однако россиянин, которому тогда было нечего терять, кроме головы, был согласен пойти на этот риск.
Однако уже вскоре ситуация изменилась: Валерий обрел семью, и теперь она, как признается Спиридонов, в его жизни главное.
«Я стал действительно счастливым человеком», — признается Валерий. Он рассказывает, что к нему в США переехала жена, и другие «огромные позитивные изменения» произошли в его жизни.
При этом Спиридонов верит, что такой вид операций может применяться в будущем для спасения людей.
После отказа Валерия от участия в этом эксперименте группа итальянских хирургов нашла добровольца из Китая.
Опыты по трансплантации головы проводятся медиками на животных уже почти век, но никто не может дать гарантии, что трансплантация человеческой головы пройдет успешно.
в мире общество новости
Ранее по теме
В Китае впервые успешно пересадили человеческую голову
Первую пересадку головы решили сделать китайцу
Первую в мире пересадку человеческой головы хотят провести в Германии
Серджио Канаверо: первая в мире пересадка человеческой головы должна пройти в России
Хирург Серджио Канаверо: мы доказали, что трансплантация головы возможна
Стала известна дата первой в мире операции по пересадке человеческой головы
Научное программирование — Том 22, выпуск 3 — Журналы
Авторы: Пападимитриу, Стергиос | Мавруди, Сеферина | Феофилатос, Костас | Ликотанасис, Спиридон
Тип изделия: научная статья
Абстрактный:
Хотя на Java существует множество надежных и эффективных научных библиотек, использование этих библиотек в чистом Java сложно и обременительно, особенно для среднего ученого, не имеющего опыта разработки программного обеспечения.
Ключевые слова: Java, Scala, функциональное программирование, сценарии, интерпретаторы, MATLAB, научное программирование
DOI: 10.3233/SPR-140378
Образец цитирования: Научное программирование, об. 22, нет. 3, стр. 187-199, 2014 г.
Цена: 27,50 евро
Авторы: Арабас, Сильвестр | Джарека, Дорота | Яруга, Анна | Fijałkowski, Maciej
Тип изделия: научная статья
Абстрактный:
Представлены три объектно-ориентированные реализации прототипа решателя уравнения переноса.
Представленные программы основаны на встроенных контейнерах массивов Blitz++ (C++), NumPy (Python) и Fortran. Решатели представляют собой реализации многомерного положительно-определенного адвективного транспортного алгоритма (MPDATA). Представленные коды служат примерами того, как применение методов объектно-ориентированного программирования (ООП) и новых языковых конструкций из C++11 и Fortran 2008 позволяет воспроизводить математические обозначения, используемые в литературе, в программном коде. Представлено обсуждение компромиссов выбора языка программирования. Основными углами сравнения являются краткость кода и синтаксис.
… ясность (и, следовательно, ремонтопригодность и возможность аудита), а также производительность. Все тесты производительности выполняются с использованием бесплатных компиляторов с открытым исходным кодом. В случае с Python наблюдается значительный прирост производительности при переходе со стандартного интерпретатора (CPython) на PyPy-реализацию Python.
Ключевые слова: объектно-ориентированное программирование, уравнение переноса, MPDATA, C++, Fortran, Python
DOI: 10.3233/SPR-140379
Образец цитирования: Научное программирование, об. 22, нет. 3, стр. 201-222, 2014 г.
Цена: 27,50 евро
Авторы: Schönherr, Ян Х. | Юрлинк, Бен | Ричлинг, Январь
Тип статьи: научная статья
Абстрактный:
Хотя многоядерные архитектуры используются во всем диапазоне продуктов от серверных систем до карманных компьютеров, развертываемое программное обеспечение все еще подвергается медленному переходу от последовательного к параллельному.
Этот переход, однако, набирает все больший оборот из-за увеличения доступности более сложных сред параллельного программирования. В сочетании с постоянно растущей сложностью многоядерных архитектур это приводит к проблеме планирования, которая отличается от того, что было раньше, поскольку необходимо учитывать одновременное выполнение параллельных программ и такие функции, как неравномерный доступ к памяти, общие кэши или одновременная многопоточность. . В этой статье мы сравниваем различные способы
…планирования нескольких параллельных приложений на многоядерных архитектурах. В связи с появлением новых сред параллельного программирования мы в первую очередь рассматриваем приложения, в которых степень параллелизма может быть изменена на лету. Мы предлагаем TACO, схему планирования с учетом топологии, которая сочетает в себе равнораспределение и совместное планирование и не страдает недостатками отдельных концепций. Кроме того, TACO концептуально совместим со стратегиями планирования, учитывающими конфликты.
Мы обнаружили, что знание топологии повышает производительность для всех оцененных рабочих нагрузок. Комбинация с совместным планированием более чувствительна к выполняемым рабочим нагрузкам и эффектам NUMA. Однако полученная универсальность позволяет исследовать новые варианты использования, которые раньше были невозможны.
Показать больше
Ключевые слова: совместное планирование, равнораспределение, многоядерность, топология с учетом
DOI: 10.3233/SPR-140389
Образец цитирования: Научное программирование, об. 22, нет. 3, стр. 223-237, 2014
Цена: 27,50 евро
Авторы: Фанг, Цзяньбинь | Глотки, Хенк | Варбанеску, Ана Лючия
Тип статьи: научная статья
Абстрактный:
Из-за возрастающей сложности многоядерных архитектур (с их сочетанием кэшей и оперативной памяти) и приложений (с разными схемами доступа к памяти) производительность многих рабочих нагрузок становится все более изменчивой.
В этой работе мы рассматриваем одну из основных причин такой изменчивости производительности: эффективность системы памяти. В частности, на основе эмпирической оценки, основанной на шаблонах доступа к памяти, мы определяем и частично количественно оцениваем влияние на производительность использования локальной памяти в многоядерных процессорах. Для этого мы систематически описываем шаблоны доступа к памяти (MAP) независимо от приложений. Далее для каждой идентифицированной MAP используем OpenCL (для
…из соображений переносимости) для создания двух микробенчмарков: «наивной» версии (без локальной памяти) и «оптимизированной» версии (использующей локальную память). Затем мы оцениваем их обоих на обычно используемых многоядерных и многоядерных платформах и регистрируем их производительность. В конечном итоге мы получаем локальную базу данных производительности памяти, проиндексированную различными MAP и платформами. Кроме того, мы предлагаем набор правил составления для нескольких MAP.
Таким образом, мы можем получить индикатор того, выгодно ли использование локальной памяти при наличии множественных паттернов доступа к памяти. Это указание можно использовать либо для того, чтобы избежать хлопот, связанных с реализацией оптимизаций со слишком малым усилением, либо, в качестве альтернативы, для получения приблизительного прогноза увеличения производительности.
Показать больше
Ключевые слова: микротестирование, локальная память, шаблон доступа к памяти, OpenCL
DOI: 10.3233/SPR-140390
Образец цитирования: Научное программирование, об. 22, нет. 3, стр. 239-257, 2014
Цена: 27,50 евро
Генетический подход к программированию крупномасштабных систем
Заголовок
Генетический подход к программированию крупномасштабных систем
Автор
Спиридон В.
Л.
Автор
Прутяну А.С. (наставник)
Langendoen, K.G. (наставник)
Факультет
Электротехника, математика и информатика
Отделение
Встроенное программное обеспечение
Программа
Информатика, технология программного обеспечения, специализация параллельных и распределенных систем
Свидание
2013-12-12
Абстрактный
В последние годы в научном сообществе растет интерес к разработке алгоритмов для крупномасштабных сетей. В дополнение к своим огромным размерам, эти сети также демонстрируют различную динамику топологии — узлы присоединяются и выходят с высокой скоростью (отток), они мобильны и не всегда надежны.
Такие экстремальные свойства делают централизованные алгоритмы непригодными во многих практических ситуациях. %Более того, для большинства распределенных алгоритмов требуется согласованное начальное условие. Когда выполнение заканчивается (например, избран лидер), необходимо перезапустить всю процедуру, что приводит к отсутствию реакции на внутреннюю и внешнюю динамику. Наша цель — найти алгоритмы, которые работают непрерывно и основаны только на локальных правилах (т. При правильном проектировании эти алгоритмы обладают высокой масштабируемостью и надежностью. Однако определение местных правил является очень сложной задачей без четкой методологии обнаружения. Эвристики, которые мы вводим в этой диссертации, представляют собой так называемый «глобальный-локальный компилятор», предназначенный для поиска соответствия между глобальными системными требованиями и локальными правилами взаимодействия. Мы тестируем такие методы поиска, как восхождение по склону, имитация отжига и поиск с запретом.
Кроме того, мы разрабатываем специальные эвристики, такие как GG (Generation Gap) Tabu Hill-Climbing, GG Tabu Simulated Annealing и реализацию GOMEA под названием GOMGP. Мы проводим тщательный бенчмаркинг, чтобы найти оптимальную конфигурацию параметров. Для идентифицированных комбинаций параметров эвристика значительно превосходит современные эвристики. Мы открываем новые алгоритмы для задач: «формирование распределенного максимального независимого множества» и «локализация событий с использованием спектральной теории графов» с хорошими результатами и пониманием. Наконец, мы улучшаем существующие алгоритмы для «оценки частоты отказов узлов» (FailDetect) и «оценки скорости оттока» (ChurnDetect). Улучшения заключаются в более низкой дисперсии оценок в узлах сети.
Предмет
Генетическое программирование
Крупномасштабные системы
Распределенные алгоритмы
Обнаружение алгоритмов
Масштабируемость
Беспроводные сенсорные сети
Эвристика оптимизации
Для ссылки на этот документ используйте:
http://resolver.