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Neue Wege in der Gesichterforschung

Objektive Zahlen zum subjektiven “ersten Eindruck”

Menschliche Gesichter sind unser bedeutendstes und komplexestes Signalsystem. Für die wissenschaftliche Entschlüsselung werden künstliche Gesichter, so genannte Morphs, erstellt, die sich ausschließlich in charakteristischen Gesichtsmerkmalen für eine einzige Eigenschaft – z.B. Körperhöhe, Körperkraft, Testosteronkonzentration, etc. – unterscheiden. (more…)

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Tiefseebergbau hinterlässt tiefe Narben

Gemeinsam mit einem internationalen Team haben Senckenberg-Wissenschaftlerinnen die Auswirkungen von Tiefseebergbau – wie den Abbau von Manganknollen – auf die Artenvielfalt am Meeresboden untersucht. Sie zeigen, dass auch 26 Jahre nach dem Abbau ein erheblicher Verlust bodenlebender Organismen zu verzeichnen ist. Insbesondere filtrierende Tiere sind betroffen – über zwei Jahrzehnte nach dem Abbau bleiben knapp 80 Prozent dieser Arten verschwunden. Die Studie erschien kürzlich im Fachjournal „Biogeosciences“. (more…)

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Study Sheds New Light On Antibiotics Produced by Ants

Ants, like humans, deal with disease. To deal with the bacteria that cause some of these diseases, some ants produce their own antibiotics. A new comparative study identified some ant species that make use of powerful antimicrobial agents – but found that 40 percent of ant species tested didn’t appear to produce antibiotics. The study has applications regarding the search for new antibiotics that can be used in humans. (more…)

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Universität Tübingen erklärt Maschinelles Lernen

Video macht wichtigen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz für Laien verständlich

Mit einem auch für Laien verständlichen Video macht die Universität Tübingen seit Mittwoch auf die Bedeutung des Forschungsfelds Maschinelles Lernen aufmerksam. „In den vergangenen Monaten hat es zahlreiche Medienberichte über die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und ihres derzeit wichtigsten Teilbereichs, das Maschinelle Lernen, gegeben“, erklärt Professor Matthias Bethge, Inhaber des Lehrstuhls für Computational Neuroscience and Machine Learning an der Universität Tübingen: „Dabei haben wir den Eindruck gewonnen, dass die Öffentlichkeit mehr über die Grundlagen dieses wichtigen Forschungsbereichs erfahren sollte, der eine Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts werden wird.“ (more…)

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