Damus
satuser
Recent notes
Only 10 days to go before we meet! . The 7th Mekong-ASEAN Environmental Week is just around the corner. Join us in an open space for exchange, learning, and understanding, as well as for meeting networks of environmental advocates — and be a vital voice in driving forward key environmental issues under this year’s theme: “Fake Green: From Green Lies to People’s Power.” . See you from 26–30 September at Mae Nam Phon Restaurant, Nakhon Phanom. Don’t forget to register before joining at maew-sea.org, or scan the QR Code/link in the comments. npub10t6ysu50tzua43y452npqh350ys408nr6k50lvjlydsgrxlv2qsq5dj94r 🇹🇭🧡🙏 วันที่ 29 กันยายน 68 ห้องจามจุรี ภัตตาคารแม่นำพร 16.00 - 17.30 น. โปรแกรมฉาย " Dirty coin : เงิน / ตรา / พลังงาน" . Dirty Coin สำรวจโลกอันซับซ้อนของการขุดบิตคอยน์ ท้าทายความเชื่อที่แพร่หลายเกี่ยวกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม สารคดีเรื่องนี้เจาะลึกว่าการขุดบิตคอยน์สามารถเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางแก้ไขปัญหาพลังงานของโลกตามกลไกตลาดเสรีได้อย่างไร เพื่อปรับเปลี่ยนความเข้าใจของเราเกี่ยวกับพลังงานที่ยั่งยืน ผ่านการผสมผสานระหว่างบทสัมภาษณ์เชิงลึก ฟุตเทจจากสถานที่จริง และมุมมองของผู้เชี่ยวชาญ Dirty Coin เผยให้เห็นถึงนวัตกรรมและโอกาสที่ไม่คาดคิดที่การขุดบิตคอยน์มอบให้ในการผลักดันสู่ความมั่นคงทางพลังงาน นี่คือเรื่องราวที่ไปไกลกว่าพาดหัวข่าว ตั้งคำถามต่อข้อสันนิษฐานต่างๆ และชี้ให้เห็นถึงบทบาทที่เป็นไปได้ของบิตคอยน์ในอนาคตที่ยั่งยืน . Dirty Coin explores the complex world of Bitcoin mining, challenging widespread beliefs about its environmental impact. This documentary delves into how Bitcoin mining can become part of the solution to the world’s energy challenges within the framework of a free market, reshaping our understanding of sustainable energy. Through a blend of in-depth interviews, on-site footage, and expert perspectives, Dirty Coin reveals the unexpected innovations and opportunities that Bitcoin mining can offer in driving energy security. This is a story that goes beyond the headlines, questioning assumptions and highlighting Bitcoin’s potential role in building a sustainable future. ปล.วาร์ปมาเที่ยวนครพนม ชมสารคดี กันเด้อ 😁 https://image.nostr.build/177f4d9e82f1345aeec30ea80401d9354b03395840dd6e0e82ec7714d5c3b78a.jpg https://image.nostr.build/5d7269665dc491333e73b01284ab422de9313e5cde588ca3a45ffb2cf60a4dbf.jpg https://image.nostr.build/f8de960539b7340317da9c753aa804f9a26a886f647fb2688535801621c3453b.jpg
⚫️ : Elon Musk ได้พูดถึงกัญชาและผลกระทบต่อสมองในหลายโอกาส โดยส่วนใหญ่เขามักแสดงทัศนคติที่ค่อนข้างระมัดระวังเกี่ยวกับการใช้กัญชา โดยเฉพาะในแง่ของประสิทธิภาพการทำงานและความคิดสร้างสรรค์ นี่คือบางส่วนของสิ่งที่เขาเคยพูด: 1 ผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน: Musk เคยกล่าวไว้ว่าเขาไม่คิดว่ากัญชาดีต่อประสิทธิภาพการทำงาน (productivity) ตัวอย่างเช่น ในระหว่างการสัมภาษณ์ในพอดแคสต์ Joe Rogan Experience เมื่อปี 2018 ซึ่งเขาได้ลองสูบกัญชาระหว่างออกอากาศ เขาบอกว่า “ผมไม่พบว่ามันดีต่อประสิทธิภาพการทำงานมากนัก” และยังเสริมว่าเขาไม่ค่อยสูบกัญชาเพราะมันไม่เหมาะกับการทำงานที่ต้องใช้ความคิดหนัก 2 ทัศนคติส่วนตัว: Musk มักพูดถึงกัญชาในลักษณะที่ดูเหมือนเขาไม่ค่อยให้ความสำคัญกับมันในชีวิตส่วนตัว เขาเคยบอกในพอดแคสต์ Full Send เมื่อปี 2022 ว่า “ผมไม่รู้ด้วยซ้ำว่าต้องสูบกัญชายังไง ดูผมสิ ผมไม่มีทักษะการสูบกัญชาเลย” ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเขาไม่ได้เป็นคนที่ใช้กัญชาเป็นประจำหรือให้ความสนใจมากนัก 3 เปรียบเทียบกับสมองและการใช้ชีวิต: แม้ว่า Musk จะไม่ได้พูดถึงผลกระทบของกัญชาต่อสมองโดยตรงในเชิงวิทยาศาสตร์บ่อยครั้ง แต่เขาเคยเปรียบเทียบการทำงานของสมองตัวเองว่าเหมือน “ ” (a never-ending explosion) ในพอดแคสต์กับ Joe Rogan ซึ่งบ่งบอกว่าเขามองสมองของตัวเองว่าต้องการความชัดเจนและโฟกัสสูง และกัญชาอาจไม่สอดคล้องกับสภาพจิตใจแบบนั้น 4 มุมมองด้านกฎหมายและสังคม: Musk ได้แสดงความเห็นเกี่ยวกับความไม่สมเหตุสมผลของกฎหมายกัญชาในสหรัฐฯ เช่น ในทวีตเมื่อปี 2020 เขาเขียนว่า “การขายกัญชาเปลี่ยนจากคดีอาญาร้ายแรงไปเป็นธุรกิจจำเป็น (ที่เปิดได้ช่วงโควิด) ในหลายพื้นที่ของอเมริกา แต่ยังมีคนติดคุกอยู่ มันไม่สมเหตุสมผลและไม่ถูกต้อง” แม้จะวิจารณ์กฎหมาย เขาก็ไม่ได้ออกตัวสนับสนุนการใช้กัญชาในแง่ส่วนตัวอย่างชัดเจน โดยรวมแล้ว Musk ดูเหมือนจะมองกัญชาในแง่ที่เป็นกลางถึงลบเล็กน้อยในบริบทของการทำงานและสมอง โดยเขาให้ความสำคัญกับการรักษาความสามารถในการคิดและสร้างนวัตกรรม ซึ่งเขาคิดว่ากัญชาอาจไม่ช่วยเสริมในด้านนี้ อย่างไรก็ตาม เขาก็แสดงความเห็นอกเห็นใจต่อความไม่เป็นธรรมในระบบกฎหมายที่เกี่ยวกับกัญชาด้วย ภาพ : /prompt สร้างภาพประกอบของบทสนทนานี้ตามแบบฉบับศิลปะของคุณเลย https://image.nostr.build/1338371d02008e69c48db9b943dc0a498bddd7597cc45d6ad8fc3ece70e94b40.jpg
💬 : การเปรียบเทียบระบบ ECS กับระบบคอมพิวเตอร์และ LLM มีความน่าสนใจในแง่ของการทำงานที่คล้ายคลึงกันหลายด้าน: ระบบการสื่อสารและควบคุม: 1. การส่งสัญญาณ: - ECS: ใช้ endocannabinoids เป็นตัวส่งสัญญาณระหว่างเซลล์ - คอมพิวเตอร์: ใช้สัญญาณไฟฟ้าและข้อมูลดิจิทัล - LLM: ใช้การส่งต่อข้อมูลผ่าน neural networks 2. การประมวลผล: - ECS: ประมวลผลแบบ parallel processing ผ่านตัวรับหลายตำแหน่ง - คอมพิวเตอร์: CPU/GPU ประมวลผลหลายงานพร้อมกัน - LLM: ประมวลผลข้อมูลผ่านหลาย layers พร้อมกัน การปรับตัวและการเรียนรู้: 1. ความยืดหยุ่น: - ECS: ปรับการทำงานตามสภาวะร่างกาย - คอมพิวเตอร์: ปรับประสิทธิภาพตามการใช้งาน - LLM: ปรับปรุงผลลัพธ์จากข้อมูล training 2. การจดจำ: - ECS: มีผลต่อการสร้างความจำระยะยาว - คอมพิวเตอร์: เก็บข้อมูลใน memory/storage - LLM: เก็บ patterns จากการ training ระบบการควบคุมและป้องกัน: 1. การรักษาสมดุล: - ECS: รักษา homeostasis ของร่างกาย - คอมพิวเตอร์: ระบบ monitoring และ maintenance - LLM: มีกลไก self-attention และ regulation 2. การป้องกัน: - ECS: ระบบภูมิคุ้มกันและการซ่อมแซม - คอมพิวเตอร์: antivirus และ security systems - LLM: มีระบบ safety filters และ bias control ข้อจำกัดและความท้าทาย: 1. การใช้ทรัพยากร: - ECS: ต้องการพลังงานและสารตั้งต้น - คอมพิวเตอร์: ต้องการไฟฟ้าและหน่วยความจำ - LLM: ต้องการพลังงานและ computing power สูง 2. ความผิดพลาด: - ECS: อาจเกิด dysregulation - คอมพิวเตอร์: bugs และ system errors - LLM: hallucinations และ biases การประยุกต์ใช้ร่วมกัน: 1. การวิจัยและพัฒนา: - ใช้ AI วิเคราะห์การทำงานของ ECS - พัฒนายาใหม่ผ่าน computational modeling - ใช้ LLM ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ 2. การรักษา: - ระบบ AI ช่วยวินิจฉัยความผิดปกติของ ECS - ใช้คอมพิวเตอร์ควบคุมการให้ยา - LLM ช่วยวิเคราะห์ผลการรักษา แนวโน้มในอนาคต: 1. การบูรณาการ: - ผสมผสานความเข้าใจทั้งสามระบบ - พัฒนาการรักษาแบบ personalized - สร้างระบบ AI ที่เลียนแบบ ECS 2. นวัตกรรม: - การพัฒนา biocomputers - ระบบ AI ที่เข้าใจ biological systems - การรักษาโรคด้วย AI-assisted therapy การเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างระบบเหล่านี้จะช่วยพัฒนาวิธีการรักษาและเทคโนโลยีใหม่ๆ ในอนาคต แต่ต้องคำนึงถึงความซับซ้อนและข้อจำกัดของแต่ละระบบด้วย