Discover and read the best of Twitter Threads about #CATA
Most recents (3)
#Futuro360 | Conversamos con Gaspar Galaz, astrónomo de la Universidad Católica de Chile (@ucatolica) y del Centro de Astrofísica y Tecnologías Afines #CATA, para conocer más sobre el impacto exitoso de la sonda #DART contra el asteroide #Dimorphos.
Comenta con #Futuro360
Comenta con #Futuro360
#Futuro360 | Gaspar Galaz, astrónomo U. Católica: “La importancia de esto consiste en que somos capaces, con los medios tecnológicos actuales de llevar una sonda a un objeto (...) y hacerlos colisionar a millones de kilómetros de distancia”
Conduce: Christian Noguchi
Conduce: Christian Noguchi
#Futuro360 | Gaspar Galaz, astrónomo U. Católica: "Todos los cálculos originales, considerando la masa del asteroide y de la sonda, la velocidad relativa de choque, muestran que efectivamente debiera haber un cambio en la órbita de dimorphos"
Futuro360.com
Futuro360.com
#Futuro360 | Conversamos con Bernardita Ried (@Berniried), astrónoma @uchile y divulgadora del Centro de Astrofísica y Tecnologías Afines #CATA, para conocer detalles de las imágenes captadas 🔭 por el telescopio James Webb, un gran hito científico☄️
Comenta con #Futuro360
Comenta con #Futuro360
#Futuro360 | Bernardita Ried (@Berniried), divulgadora #CATA: “Una de las grandes sorpresas que nos ha traído James Webb es que el universo está lleno de galaxias, hablamos de miles de millones de galaxias”
Conduce: Paloma Ávila (@paloma_avila)
Conduce: Paloma Ávila (@paloma_avila)
#Futuro360 | Bernardita Ried (@Berniried), divulgadora #CATA sobre la imagen SMACS-0723 captada por James Webb: “Esas líneas curvas corresponden a galaxias de las cuales su luz fue emitida hace más de trece mil millones de años”
Futuro360.com
Futuro360.com
1/ Preprint alert: Humans can learn continuously, while standard deep neural networks need interleaved data. Here, @dvgnagy, @SaxeLab @summerfieldlab and I propose a neural network model of human continual learning. #continuallearnig, #cata strophicinterference,#DeepLearning 
2/ In 2018, we showed that humans perform better after blocked compared to interleaved training on multiple categorisation tasks pnas.org/doi/epdf/10.10….
3/ Back then, participants classified trees from a bivariate stimulus space according to a single dimension per task.
