ПодписчикиСколько подписчиков у канала сейчас. Волна — число подписчиков в каждой точке периода. Изменение — к началу периода.466▼ 0,4 %−2 за период
ПросмотрыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших за период. Это не просмотры за день: сколько посмотрели вчера, MAX не сообщает. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.2 192▲ 3,5 %было 2 342
РеакцииСколько реакций у постов, вышедших за период. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.61▲ 60,6 %было 42
УпоминанияСколько раз канал упомянули другие каналы: ссылки и репосты, без рекламных постов. Чем крупнее круг, тем больше упоминаний в этой точке периода. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.61▼ 17,9 %было 76по подписке
РепостыСколько раз другие каналы сделали репост постов этого канала (без рекламных постов). Репосты входят и в число упоминаний. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.28▲ 14,5 %было 25после входа
Средний охват постаСколько просмотров в среднем набирает один пост. Считаем по постам старше двух суток: у свежих просмотры ещё растут. Точки, где есть свежие посты, — пунктиром и полыми кружками: охват всех постов на сейчас, он ещё вырастет.59▼ 13,9 %было 69
ERRКакая доля подписчиков видит средний пост: средний охват ÷ подписчики × 100 %. Линия — ERR в каждой точке периода, пунктир — ERR прошлого такого же периода. Точки с постами моложе двух суток — полые кружки на пунктирном конце линии.12,7 %▼ 2,0 п. п.пунктир — было 14,7 %
Вовлечённость ERКак часто читатели реагируют на посты: реакции ÷ просмотры × 100 %. Засечка на полосе — прошлый период.2,78 %▲ 1,0 п. п.
было 1,79 %
Постов в деньСколько публикаций в среднем выходит за день. Клетка — точка периода: чем темнее, тем больше постов в день. Процент — изменение в среднем за день: нынешний период ещё идёт (сегодня — неполный день), поэтому его сравниваем с прошлым по темпу, а не по сумме. «Было» — прошлый такой же период целиком.6,1▲ 39,8 %было 4,9
Доля рекламыКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества: до 10 % — низкая, до 25 % — умеренная, до 50 % — высокая, дальше — очень высокая. Рост доли отмечается красным.5,7 %▲ 3,5 п. п.
ДинамикаСверху — число подписчиков на конец каждой точки периода, снизу — прирост за точку: зелёный — подписчиков стало больше, красный — меньше. Над графиком прироста — самый большой прирост и самая большая убыль. Сколько подписалось и отписалось по отдельности, MAX не сообщает.
Рост аудитории
−2подписчиков за период
−1 самая большая убыль · 23 окт 2026
Оценка каналаОценка канала от 0 до 100 из пяти частей: аудитория, честность роста, рекламная нагрузка, доверие и достоверность расчёта. Полоса — сколько баллов часть набрала из своего максимума. Индекс пересчитывается каждую ночь; каналы сравниваются с похожими — той же категории и размера.
Индекс качества пока не рассчитан. Он появляется у каналов от 500 подписчиков, которые публикуют посты хотя бы раз в неделю, после недели наблюдения.
ОхватыСколько сейчас просмотров у постов, вышедших в каждой точке периода (а не просмотры за день). Подписан рекорд; точка с сегодняшним днём бледнее — день ещё идёт. Средний охват поста — по постам старше двух суток.
Просмотры и охват
2 192просмотров за период▲ 3,5 %
Средний охват поста — 59 просмотров (посты старше двух суток).
ВовлечённостьER — реакции, делённые на просмотры, в процентах — у постов каждой точки периода. Пунктир — ER за весь период. Изменение — в процентных пунктах к прошлому такому же периоду.
Вовлечённость подписчиков
2,78 %ER = реакции ÷ просмотры▲ 1,0 п. п.
ER каналав среднем за период
ЦитируемостьИндекс цитируемости (ИЦ) — насколько часто и какими каналами упоминают этот канал за последние 30 дней, без рекламных постов. Уровень — место среди похожих каналов. Линия — ИЦ в каждой точке периода (в неделе и месяце — средний за её дни).
Индекс цитируемости пока не рассчитан: он появится после ночного расчёта, когда канал упомянут другие каналы.
РитмСколько постов в среднем выходит в каждый час каждого дня недели, время московское: чем темнее клетка, тем больше публикаций. «Лучшее время» — часы, в которые у постов старше двух суток самый высокий средний охват.
Когда и сколько публикует
ПнВтСрЧтПтСбВс
036912151821
Лучшее время:09:0018:00часы, в которые у постов самый высокий средний охват
ФорматыИз чего состоит лента. У каждого поста один формат — по старшинству: репост, видео, фото, ссылка, текст. Полоса и проценты — доля постов формата; справа — средний охват одного поста формата (по постам старше двух суток), полоска — сравнение с самым просматриваемым форматом.
ПубликацииКаждая точка — пост за период: по горизонтали — дата выхода, по вертикали — просмотры, размер точки — реакции, цвет — формат. Так видно хиты, провалы и то, как меняется охват. У крупных каналов показаны 100 самых просматриваемых постов и равномерная выборка остальных — не больше 1 500 точек.
Каждый пост — точка
Выше — больше просмотров, крупнее — больше реакций. Нажмите на точку, чтобы открыть пост.
ВидеоФотоДругоеразмер — реакцииПриближение — кнопками «+» и «−», щипком или Ctrl + колесо мыши; приближенный график сдвигается перетаскиванием
СводкаИтоги выбранного периода: сколько вышло публикаций, сколько у них сейчас просмотров и реакций и средний охват поста. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни, а не просмотры за день. Изменение — к такому же отрезку перед периодом, если за него есть статистика.
Итоги периода
Нажмите на показатель — ниже он появится по точкам периода
Просмотрысегодня — день ещё идётТочки с постами моложе двух суток — бледные с пунктиром: их просмотры ещё растут.
РекламаКакая доля публикаций за период похожа на рекламу: маркировка erid, рекламные ссылки и другие признаки. Детектор осторожный, поэтому настоящая доля обычно выше. Шкала — рекламная нагрузка по порогам индекса качества. Ниже — средний охват рекламного и обычного поста и кого рекламирует канал (сайты, на которые ведут ссылки из рекламы).
Что работаетПосты периода с наибольшим числом просмотров. Полоса — просмотры относительно первого места. Превью — картинка поста, у поста без картинки — аватар канала. Просмотры — сколько у поста сейчас.
РитмСколько постов вышло в каждый день периода (бледные столбики) и среднее за 7 дней (линия): видно, разгоняется канал или затихает. Сегодняшний день ещё идёт, поэтому среднее для него считается по вчерашний день.
Публикации по дням
Бледные столбики — дни, линия — среднее за 7 дней: видно, разгоняется канал или затихает
Публикации за деньСреднее за 7 дней
Данные обновлены в 07:58 по Москве. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни; средний охват — по постам старше двух суток.
Как считается индекс качества
Находки из Мертвого моря могут объяснить древнее пересыхание Средиземного моря.😇 👥 Высокая концентрация соли в Мертвом море приводит к потеплению и уменьшению его размеров, и нечто подобное, возможно, произошло в Средиземном море 5,5 миллионов лет назад.‼
Примерно 5,5 миллионов лет назад Средиземное море почти полностью высохло, оставив после себя залежи соли толщиной до 3 километров, известные как соляные гиганты. Причины этого события до сих пор обсуждаются, но исследование сверхсоленого Мертвого моря дает некоторые новые подсказки.
Ученые сходятся во мнении, что так называемый мессинский кризис солености был вызван уменьшением притока воды из Атлантики в Средиземное море, что означало, что испарившаяся вода не восполнялась. Однако ученые спорят о важных аспектах, таких как вопрос о том, был ли приток полностью прекращен.
До сих пор эти аргументы игнорировали важные физические закономерности поведения соленой воды, говорит Эммануэль Гильерм из Центра геофизических исследований им. Гельмгольца при GFZ в Потсдаме, Германия. В частности, по его словам, существующие модели этого явления не отражают того, как соленость препятствует испарению воды. По мере увеличения солености море должно полностью перестать сжиматься, если только воздух над ним не является аномально сухим или значительно холоднее воды.
Чтобы разобраться в этом, Гильерм и его коллеги обратились к современному аналогу. Мертвое море долгое время находилось в стабильном состоянии. Плотная соленая вода была покрыта слоем меньшей плотности, поскольку постоянный приток пресной воды из реки Иордан поддерживал более низкую соленость, компенсируя испарение воды.
Ситуация изменилась, когда города и сельское хозяйство стали активнее использовать реку, уменьшив приток в озеро. С 1979 года разница в плотности между двумя слоями каждую зиму уменьшалась, поскольку более соленый верхний слой охлаждался и становился еще плотнее. Это послужило толчком к другим значительным изменениям: с тех пор уровень Мертвого моря понизился на 40 метров, температура повысилась на 3°C, и на дно отложилось от 3 до 4 миллиардов тонн соли.
Потепление происходит потому, что летом уменьшенный контраст между двумя слоями облегчает перенос тепла к придонным водам. Когда эта вода достигает поверхности зимой, она теплее воздуха над ней. Это способствует испарению больше, чем препятствует ему соленость, что позволяет продолжаться потере воды.
Применив ту же идею к водоему размером со Средиземное море, Гильерм подсчитал, что отрезание его от океана приведет к потеплению на 20°C и понижению уровня воды на километр всего за несколько тысяч лет.
«Это интересная идея, и, вероятно, очень актуальная для понимания уровня воды в Мертвом море», — говорит Воут Кригсман из Утрехтского университета в Нидерландах, который не принимал участия в исследовании. Однако для Средиземноморья он считает, что существующие модели мессинского кризиса солености вполне подходят, поскольку они уже показывают экстремальное снижение уровня моря в климате, схожем с сегодняшним.
Но, как утверждает Гильерм, если бы эти модели учитывали пагубное влияние солености на испарение, им было бы трудно объяснить такую значительную потерю воды. Только с учетом ежегодной циркуляционной активности они бы показали столь масштабное высыхание Средиземного моря.
Гильерм считает, что его работа также может прояснить вопрос о том, была ли связь со Средиземным морем полностью прервана. Только тогда оно вело бы себя подобно Мертвому морю, теряя воду и, что особенно важно, нагреваясь. «Поэтому следующим шагом является реконструкция эволюции температуры воды в Средиземном море во время Мессинского кризиса солености», — говорит он. Автор: Бас ден Хонд
Результаты их исследований показывают, что в период с 1981 по 2024 год ветряные турбины уничтожили около 18,7 миллионов летучих мышей. С 2021 года ежегодное число погибших, по-видимому, превысило 1,5 миллиона, что может быть результатом установки большего количества ветряных турбин.
Наибольшие потери понесли серые летучие мыши ( Lasiurus cinereus ), численность которых оценивается в 6,7 миллиона особей, за ними следуют восточные рыжие летучие мыши ( Lasiurus borealis ) с 5,8 миллионами погибших, серебристые летучие мыши ( Lasionycteris noctivagans ) с 3,4 миллионами погибших и большие бурые летучие мыши ( Eptesicus fuscus ) с 1,5 миллионами погибших.
Ветряные электростанции, расположенные вблизи рек, и турбины с более длинными лопастями были связаны с увеличением смертности среди некоторых видов животных, в то время как большее расстояние между лопастями и землей может снизить риск.
Исследователи не уверены, почему летучие мыши летают так близко к ветряным турбинам. Предыдущие работы предполагают, что мигрирующие летучие мыши принимают эти сооружения за деревья и приближаются к ним в поисках пищи, убежища или партнеров для спаривания. Недавнее европейское исследование также показало, что самцы летучих мышей иногда поют брачные песни вокруг турбин , потенциально привлекая самок на путь вращающихся лопастей. Различия в распространенности видов и их поведении могут частично объяснить, почему некоторые виды, по-видимому, подвергаются большему риску, чем другие.
Исследователи надеются, что их выводы помогут разработчикам ветропарков защитить летучих мышей, выбирая более безопасные места и корректируя конструкцию турбин. Например, исследования показывают, что полосатые ветротурбины могут предотвратить столкновения с морскими птицами .
Изменение времени работы турбин также может помочь. Исследования показывают, что временное отключение их в периоды высокой активности летучих мышей, особенно при слабом ветре, может существенно снизить смертность при минимальных потерях в производстве электроэнергии.
За 40 лет в США ветряные турбины уничтожили 19 миллионов летучих мышей.😱 👥 По оценкам, в период с 1981 по 2024 год в США от ветряных турбин погибло около 19 миллионов летучих мышей, но можно принять меры, чтобы снизить их смертоносность.
Согласно самому всеобъемлющему на сегодняшний день анализу подобного рода, за последние четыре десятилетия ветряные турбины в США уничтожили почти 19 миллионов летучих мышей. В последние годы проблема, по-видимому, усугубилась: сейчас ежегодно погибает более 1,5 миллиона летучих мышей.
Однако, возможно, существуют способы сделать этот экологически чистый источник энергии более безопасным для дикой природы, не оказывая чрезмерного влияния на производство энергии. Эти данные могут помочь «продвинуть исследования, которые действительно поддержат эффективные меры по сохранению природы и принятие решений на основе научных данных в будущем», — говорит Чарльз Лабуцетта из Научного центра Форт-Коллинза в Колорадо. Летучие мыши играют жизненно важную роль в экосистемах, в частности, контролируя численность насекомых, таких как комары и мотыльки, которые производят гусениц, уничтожающих урожай. Однако многие виды сталкиваются с растущими угрозами из-за потери среды обитания, болезней и деятельности человека, и некоторые из них в настоящее время классифицируются как находящиеся под угрозой исчезновения или вымирающие.
К угрозам, связанным с деятельностью человека, относятся использование пестицидов и строительство небоскребов . Ранее исследователи также обнаруживали большое количество мертвых летучих мышей на ветряных электростанциях во время обязательного мониторинга в соответствии с правилами охраны дикой природы. Однако не все ветряные электростанции делятся своими результатами, и методы мониторинга различаются от объекта к объекту, говорит член команды Бетани Строу , также работающая в Научном центре Форт-Коллинза.
«Мы знаем, что это оказывает негативное воздействие на летучих мышей, но можем ли мы изменить конструкцию или местоположение турбины, чтобы минимизировать это воздействие?» — спрашивает она. «Интерес к этому вопросу растет, но у нас пока нет необходимых данных».
Теперь Строу, Лабуцетта и их коллеги проанализировали 499 отчетов с ветропарков в 48 соседних штатах США, чтобы оценить, сколько летучих мышей погибло от турбин в период с 1981 по 2024 год, сосредоточив внимание на 10 видах. Они использовали статистическую модель, учитывающую различия в способах поиска мертвых летучих мышей на ветропарках, размер и конструкцию турбин, а также окружающую среду.
Компания OpenAI заявляет, что проверила результат ETH с помощью Lean, программного обеспечения для проверки математических доказательств. Стефан Сзайдер из Венского технического университета в Австрии изучил опубликованные OpenAI данные и считает, что они выдержат проверку, хотя исследователям все еще необходимо убедиться, что формально доказанное утверждение означает то, что говорят его авторы.
Для этого OpenAI поручила независимой группе исследователей, в которую входят Рассел Импальяццо и Рамамохан Патури, которые помогли предложить проект ETH, изучить полученные результаты. В открытом письме они заявляют, что это может «изменить важную часть теоретической информатики».
Скорость, с которой ИИ решает математические задачи, и то, как компании публикуют свои результаты, вызывают обеспокоенность у некоторых ученых. Магнус Вальстрём из Королевского колледжа Холлоуэй Лондонского университета описывает это явление как «математику, решаемую прессой», опасаясь, что запатентованные модели могут внезапно перечеркнуть результаты многомесячной работы исследователей.
Барт Янсен из Эйндховенского технологического университета в Нидерландах описывает работу OpenAI в ETH как «гениальную», «захватывающую» и «внушающую благоговение, но в то же время заставляющую задуматься». «Это действительно заставляет задуматься о будущем математики, алгоритмов и академической науки», — говорит он.
Клеман Канонн из Сиднейского университета говорит, что доказать что-либо и понять, почему это истинно, — это не одно и то же. «Сеть рухнула, и мы заглянули назад», — говорит он о сети открытий, основанной на данных ETH. «Мы пока понятия не имеем, почему».
Компания OpenAI заявляет, что экспериментирует с подходом, при котором независимые ученые организуют усилия по проверке и объяснению результатов. Но Фомин приветствует эти перемены. «Этот результат многое разрушает, но он также открывает множество новых возможностей и новых вопросов, которых никто не ожидал», — говорит он. «Не стоит жаловаться на то, что слишком много интересных математических открытий приходится пытаться осмыслить», — говорит Вальстрём.
⚡ Искусственный интеллект опровергает математическое предположение, существовавшее в информатике 30 лет. 😱 👥 По всей видимости, центральный постулат информатики был опровергнут компанией #OpenAI, и если этот результат подтвердится, придётся переписать учебники ‼
#КомпанияOpenAI, разработчик #ChatGPT, утверждает, что ее модели #ИИ опровергли гипотезу экспоненциального роста во времени — фундаментальное предположение, лежащее в основе информатики.
«Это стало полной неожиданностью, настоящим шоком», — говорит Федор Фомин из Университета Бергена в Норвегии. «Никто из моих знакомых этого не ожидал». Предложенная почти 30 лет назад гипотеза экспоненциального времени (ETH) пытается установить предел скорости решения компьютерами определенных логических задач. Простейший способ — перебрать все возможные комбинации истинных и ложных утверждений для каждой части головоломки. В ETH предполагают, что, хотя это может быть быстрее с помощью сокращений, объем необходимой работы должен экспоненциально возрастать по мере увеличения размера головоломки.
Однако OpenAI утверждает, что её модели разработали алгоритм, способный превзойти ранее предполагаемый предел скорости решения логических головоломок, тем самым, по-видимому, опровергая ETH. «Если это подтвердится, это будет огромным прорывом», — говорит Лесли Голдберг из Оксфордского университета.
Многие открытия в области информатики исходят из предположения, что теория ETH верна. Если это не так, то сделанные на её основе выводы о вычислительных ограничениях становятся бесполезными. «Это потребовало бы полной переработки нескольких областей алгоритмов и теории сложности», — говорит Фомин, отмечая, что написанный им учебник по этой теме устареет, если это открытие подтвердится.
ETH связана с давней математической проблемой, известной как P против NP, которая касается того, легко ли решить задачу, ответ на которую легко проверить. Если бы ETH была верна, это означало бы, что ответ — нет. Но опровержение ETH не означает, что ответ — да. «Это не оказывает прямого влияния на P против NP, поэтому мы не должны рассматривать это как прогресс в направлении P против NP», — говорит Голдберг.
Результаты были объявлены вместе с другими прорывами в математике и физике в сообщении в блоге от 26 октября.
В математическом плане компания OpenAI утверждает, что её ИИ доказал гипотезу 1991 года о том, что волны не могут оставаться интенсивно сфокусированными в течение длительного времени. Если это подтвердится, то также даст ответы на давние вопросы о том, насколько тонкой может быть фигура, содержащая при этом отрезки линий, направленные во всех направлениях, а также о том, как распространяются волны.
В области теоретической физики компания OpenAI утверждает, что доказала математическую обоснованность квантовых теорий поля , включая квантовую хромодинамику, описывающую сильное взаимодействие, удерживающее кварки вместе, а не просто их предсказания, совпадающие с экспериментами. Полученные результаты также затрагивают существование чистой теории Янга-Миллса, являющейся частью известной математической проблемы, требующей решения на миллион долларов, но не решают её полностью. Эта работа пока не опубликована, пока её изучает внешняя группа под руководством лауреата Нобелевской премии Дэвида Гросса.
⚡ «Глава британской армии предупредил граждан о необходимости идти на «жертвы» ради подготовки к войне»: Британцев предупредили о необходимости готовиться к войне.
«Глава британской армии генерал сэр Роли Уокер предупредил, что Великобритании может вскоре потребоваться участие военнослужащих в боевых действиях, и призвал граждан быть готовыми к жертвам ради обороны страны. «Вы этого не знали, но наша страна будет нуждаться в вас», — заявил он, выступая перед примерно 700 военными в гарнизоне Каттерик в Северном Йоркшире. По словам генерала, нынешняя геополитическая обстановка крайне опасна, а военная служба вновь становится важной частью общественной жизни.
«Совсем скоро политические лидеры страны начнут откровенно говорить с гражданами о происходящем, существующих угрозах и о том, к чему государству необходимо готовиться. Люди должны понимать, почему нынешний период настолько опасен. Им придётся согласиться на жертвы ради приоритета обороны и безопасности», — подчеркнул Уокер. Он также отметил, что в случае войны основная тяжесть боевых действий ляжет на младших и наименее опытных военнослужащих: «Именно на вас будет лежать ответственность за оборону страны, если вас призовут вступить в бой».
⚡ У 450 депутатов Госдумы на счетах хранится 44,4 млрд рублей — больше годового бюджета сразу шести российских регионов, подсчитали Ведомости на основе деклараций.
Для сравнения, бюджет Республики Алтай составляет 44,1 млрд рублей, Карачаево-Черкесии — 43,9 млрд, Ингушетии — 43,3 млрд, Калмыкии — 35,3 млрд, Ненецкого автономного округа — 30,5 млрд, а Еврейской автономной области — 28,1 млрд рублей. Совокупные доходы депутатов составили ещё 24,9 млрд рублей — это больше годовых бюджетов Вологды, Рязани, Астрахани, Курска и Череповца
Необходимые cookie нужны для работы и безопасности сайта: вход, защита форм, язык, тема и другие. Аналитические cookie Яндекс Метрики и рекламные cookie Рекламной сети Яндекса включаются только с вашего согласия. Нажимая «Принять все», вы даёте согласие на обработку данных cookie-файлов; подробнее — в Политике обработки персональных данных.