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A locust is attached to an amplifier to allow the electrical signal from its neurons to be recorded.

Last edited on Feb. 9, 2022

Original image: data.darts.isas.jaxa.jp/pub/curation/hayabusa2/A9003/micr...

Above photo shows small chunks of samples collected from asteroid Ryugu by Japan's space agency JAXA.

 

All the red arrows point to remains of neurons. Some red arrows are on chunks of samples.

Other red arrows are near the rim of the sample holder. The latter neuron remains probably came from the sample chunks.

 

Above figure in the largest size: www.flickr.com/photos/fossil_lin/51867349969/sizes/o/

For more neuron remains in this figure, see www.flickr.com/photos/fossil_lin/51865353386/in/dateposte...

 

Explanations: 1. neurons: en.wikipedia.org/wiki/Neuron

2. alien neuron remains: www.flickr.com/photos/fossil_lin/albums/72157717676764037

3. micrographs of samples collected from asteroid Ryugu: darts.isas.jaxa.jp/curation/hayabusa2/ (click on the microscope button on the left side there.)

4. Artifacts and fossils of asteroid Ryugu: www.flickr.com/photos/fossil_lin/albums/72157718191849106

My website: wretchfossil.blogspot.com/

  

#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos

 

et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.

 

Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.

 

Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".

 

Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.

 

Plusieurs couches de neurones

 

L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.

 

Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.

 

Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.

 

"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."

 

"L'inceptionnisme"

 

Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.

 

Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.

 

Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.

 

Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.

 

Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.

 

Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.

Looking up under a leafless cypress tree, the many branches reminded me of those cool images you see of neurons. And, as luck would have it, I would be practicing the efficiency and effectiveness of mine this first official day of Spring Break in an online faculty institute. Not only did the synapse connections work pretty well, but the professional connections were awesome. All followed by laughter and stories with former/current colleagues....not a bad way to start a break! :) Beck Blvd and Tollgate Blvd, Naples, FL

for the cognitive scientists

Neurones, moelle épinière (obj x10).

Dassault Aviation nEUROn msn01 de 2012

Dassault Aviation, JPO Istres le Tubé le 04/06/2016

Started drawing again. This one using a combination of the free "Paper by 53" and the not-free "Brushes" iPad apps.

Neuroni in un cervello di lucertola da un microscopio dell'esposizione di Experimenta durante l'ESOF 2010 a Torino (agh, ho finito!).

 

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Olympus OM 10 - ob. Zuiko 50 mm f/1.8 - Fuji Superia 200 + Microscopio in esposizione non meglio definito

Neurón / Odisea Records 2014

#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos

 

et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.

 

Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.

 

Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".

 

Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.

 

Plusieurs couches de neurones

 

L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.

 

Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.

 

Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.

 

"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."

 

"L'inceptionnisme"

 

Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.

 

Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.

 

Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.

 

Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.

 

Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.

 

Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.

Sculpture of a neuron at Meijer Gardens, Grand Rapids, MI.

#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos

 

et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.

 

Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.

 

Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".

 

Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.

 

Plusieurs couches de neurones

 

L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.

 

Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.

 

Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.

 

"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."

 

"L'inceptionnisme"

 

Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.

 

Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.

 

Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.

 

Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.

 

Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.

 

Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.

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Croke Park Abseil for Motor Neurons

¿ nyur-uh-KANTH-us ? -- Greek: neuron (vein, nerve); ákantha (thorn, spine); spiny vein ... Dave's Botanary

sfay-ro-STAY-kee-us -- sphaero (round, globe shaped); stachyus (flower spikes) ... Dave's Botanary

 

commonly known as: pin cushion flower • Gujarati: ગંઠેર ganthera • Hindi: पुतलियो putliyo • Kachchhi: ગંઢારો gandharo • Kannada: ಸೂಜಿಮೆತ್ತೆ ಹೂವು sujimette hoovu • Konkani: घोशवे ghoshve • Marathi: घोसवेल ghosvel, गोलगोंडा golgonda

 

botanical names: Neuracanthus sphaerostachyus (Nees) Dalzell ... homotypic synonyms: Lepidagathis sphaerostachya Nees ... heterotypic synonyms: Neuracanthus lawii Wight ... and more at POWO, retrieved 06 July 2025

NOTE: Orthographic variant: Neuracanthus sphaerostachys (Nees) Dalzell

 

~~~~~ DISTRIBUTION in INDIA ~~~~~

Goa, Gujarat, Karnataka, Maharashtra, Nagar Haveli, Rajasthan; endemic

 

Names compiled / updated at Names of Plants in India.

"the ice is getting thinner under me and you"

Charles River, Cambridge MA

#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos

 

et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.

 

Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.

 

Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".

 

Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.

 

Plusieurs couches de neurones

 

L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.

 

Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.

 

Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.

 

"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."

 

"L'inceptionnisme"

 

Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.

 

Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.

 

Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.

 

Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.

 

Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.

 

Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.

A neuron (green and white) in an insect brain (blue).

 

Credit: N. Gupta, National Institute of Child Health and Human Development, National Institutes of Health

First public flight of the european UCAV demonstrator which design was lead by the french company Dassault Aviation.

 

Location: BA 125 Le Tubé, Istres, France.

 

100th birthday of Dassault Aviation.

Electron microscope image of synapses in the hippocampus of the brain.

Chhobir Hat, Dhaka University

14th October 2010

At The Karolinska Institute, Solna near Stockholm, Sweden

Hard at work on their Neuron model

膝反射的時候,沒反應,就用這樣的姿勢,用力拉

An out-of-focus shot of the "neural network" lights in the Melbourne Museum, Mind and Body gallery

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