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- 5월 마지막 주 개봉작 추천, ‘엑스맨: 아포칼립스’ ‘오베라는 남자’ ‘오만과 편견 그리고 좀비’2016.05.26
- 등 캐릭터들의 향연을 선보인다. 특히 ‘프로페서 X’가 삭발을 하게 되는 이유가 공개되고, 국내에서 431만 관객을 동원한 전편 에서 최고의 명장면을 만들어 내며 단숨에 인기 캐릭터로 등극한 퀵실버는 이번에도 역시 특별한 활약을 펼친다고 하니 기대해 봐도 ... ...
- 이곳에선 ‘똥’도 ‘돈’이 된다2016.05.26
- 돈이 된다’는 점을 부각시킨 야외 체험 실험실 ‘사이언스 월든 파빌리온’을 25일 공개했다. 이 실험실은 과학기술에 예술과 인문학을 융합시켜 사회문제를 해결하는 ‘사이언스 월든 프로젝트’의 일환으로 마련됐다. UNIST 경영관 앞 광장에 위치한 실험실은 투명한 플라스틱 소재를 이용해 ... ...
- 사람 때리는 캥거루 ‘포착’ 팝뉴스 2016.05.25
- 사람을 집요하게 구타하는 캥거루의 모습이 촬영되어 화제가 되고 있다. 유튜브에 최근 공개된 영상을 보면 서 있는 키가 어른 남성과 비슷한 캥거루가 한 남자에게 다가간다. 남자는 캥거루를 밀치고 달아나려고 애를 쓰지만 캥거루는 남자를 향해 육박한 후, 주먹을 계속 달린다. 캥거루의 펀치는 ... ...
- “도둑이 기절할 집” 화제 팝뉴스 2016.05.24
- ‘도둑이 기절할 집’으로 불리면서 화제를 낳고 있다. 미국의 한 이미지 공유 사이트에 공개된 사진을 보면 천진난만(?)한 표정의 개들이 모여 있다. 옹기종기 다정하다. 그런데 견종이 로트와일러다. 경비견으로 유명하다. 집을 지키는 데 능하며 침입자를 용서하지 않는다. 저 천진한 로트와일러 1 ... ...
- 美 억만장자와 미국항공우주국(NASA) 진실 공방2016.05.24
- Icarus)’에 제출했다. 이 논문 초고 온라인 등록 사이트인 ‘아카이브(arXiv.org)’에 22일 공개됐다. 네이선 마이볼드 인텔렉추얼벤처스(IV) 창립자(최고경영자). - flickr 제공 WISE는 2009년 발사된 광역 적외선 탐사 우주망원경으로, 뒤를 이은 NEOWISE와 함께 현재까지 15만7000개가 넘는 소행성을 관측해 ... ...
- 유전체 데이터도 ‘구글링’해서 설계한다2016.05.23
- 6일자에 실렸다. 연구진은 관련 기술을 웹사이트(http://MRPrimerW.com)을 통해 무료로 공개했다. 대구경북과학기술원(DGIST) 김민수 정보통신융합공학전공 교수(왼쪽)와 구재형 뇌·인지과학전공 교수 공동연구팀은 빅데이터 기술을 적용한 유전체 데이터 설계 기술을 개발했다. - DGIST ... ...
- ‘지속가능한 도시’를 꿈꾸다2016.05.22
- 도시에 있는 동식물이 도시인에게 심리적인 면에서 중요하다는 사실을 증명한 결과를 공개했다. ‘사이언스’는 “도시 지역 중 60%가 2050년대에도 여전히 건설 중이거나 확장 중일 것”이라는 과학자들의 의견을 제시하며 “지속가능성 있는 도시를 건설하기 위한 정책 입안자들의 노력이 ... ...
- 국내 업체 ‘말랑스튜디오’가 ‘구글 I/O’ 6에서 8번이나 소개된 이유 바이라인 네트워크 2016.05.22
- I/O 2016 행사에서 파이어베이스를 활용한 앱 ‘츄데이(Chu-Day)’와 ‘미타임(Me.time)’을 공개했다. 츄데이는 커플(또는 가족)끼리 디데이(D-Day)를 공유하는 앱이다. 둘이 하나의 디데이로 연결되면 둘만의 다이어리처럼 사용할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 미타임은 질문을 중심으로 한 다이어리 ... ...
- 이제는 영화에서도 ‘NASA’ 대신 ‘스페이스X’ 시대?2016.05.22
- 더더욱 열광적 반응을 보여왔다. 스페이스X 제공 최근에만 해도 테슬라의 모델3 공개가 엄청난 반향을 불러 일으킨 데 이어, 그가 창업하고 현재CEO 및 CTO를 역임하고 있는 스페이스X에서 팰컨9 로켓을 해상 드론쉽에 수직 착륙시켜 회수하는데 성공하기도 했다. 이 중 스페이스X의 로켓 회수는, 그 ... ...
- 구글 전략, 모바일 퍼스트에서 ‘인공지능 퍼스트’로 바뀐다바이라인 네트워크 2016.05.21
- 알고리즘이 아닙니다. 알고리즘에 대해서는 이미 많은 논문이 나와 있고, 오픈소스로 공개된 것도 적지 않습니다. 현실에서 머신러닝을 활용하는데 가장 큰 장애로 작용하는 것은 데이터의 부족과 느린 학습 속도(컴퓨팅 파워)입니다. 머신러닝을 활용하려고 해도 학습을 시킬 데이터가 부족하거나 ... ...
