"Нью-Йорк переполнен вообще, и, в частности, переполнен искусством" - говорит хореограф Джессика Лэнг (полная тезка столь же знаменитой актрисы) художественный руководитель театра «Джессика Лэнг Данс» (JLD). Всего за шесть лет существования коллектив добился невероятного для такого срока успеха в области авангардного танца. Постановки JLD - это единство красоты тела, движения и музыки, или, по выражению критиков - "воплощение простоты, от которой получаешь удовольствие".

Без всяких намеков, но , в пределах местного масштаба, Тель Авив тоже переполнен искусством. Потому стоит ли удивляться тому, что тель-авивцы и сочувствующие могут насладиться этим “магическим воплощением простоты”, нетанцем, больше чем танцем  в Центре сценических искусств . Осталось всего две возможности  - пятница в час дня и суббота в 8 вечера.

 

Есть действа ,которые стремительно раскручиваются как пружина, высвобождая энергию. зажигая все вокруг сполохами яркого огня. Это - как вспышка сверхновой. Балеты  JLD - наоборот: начав неспешным повествованием, с каждым новым витком закручиваются все туже, усиливают напряжение до невозможного и в конце-концов затягивают вас в невероятную черную дыру, где эмоции, восприятие спрессованы в плотную массу. Когнитивный диссонанс ее балетов как перевертыш превращается в свою противоположность - гармоничное сбалансированное зрелище, химически чистый синтез, который  объединяет, сплавляет   разрозненные вещи   в единое целое, в богатую оттенками, глубокую эмоцию. Посудите сами - скрипичное соло, барочная музыка, но вместо кринолинов -  облегающие трико цвета хаки, отчасти похожие на военную форму.  Классическая хореография и музыка  техно,  уместная скорее на многотысячном рейве. Ритмы психоделики и мощная энергия и  contemporary dance.

Эта знаменитая картинка танцовщицы в белом платье с раскинувшейся туманным озером юбке в реальности вышибает почву из под ног - настолько сильное зрелище, практически невыразимое словами.  Танцовщица то словно тонет в воде, то Афродитой выходит из пены морской, при этом  не двигаясь с места: легкие наклоны корпуса, легкий взмах рук, тончайшая ткань струится. течет, застывает скульптурной формой и снова растекается  ртутью.

Композиции WHITE и   i.n.k. - белое на черном и черное на белом, танец и видео-арт,  музыка Грига и Джейкоба Чупински… Хотелось завизжать от восторга, как фанатки в знаменитом фильме про Битлз.

Если и сейчас вас не убедила, ну… Тогда не знаю!

Программа, которая будет показана в Тель-Авиве 20, 21 и 22 апреля 2017 года, состоит из серии одноактных балетов.

Соло Баха

Поставлено в 2008 году на музыку Йогана Себастьяна Баха - шесть сонат и скрипичное соло. Виртуозный классический танец, безукоризненные костюмы и чистейшее исполнение скрипичных соло сонат и партий Баха.

Тихие сладкие думы

Поставлено в 2016 году по мотивам пяти сонетов Шекспира.

Одна из последних работ Джессики Лэнг, созданная к 400-й годовщине со дня смерти Шекспира. Музыка - композитор Джейкоб Чупински

Размышления о течении времени, любви и смерти.

Взгляд на тысячу ярдов

Постановка 2015 года.

Музыка – струнный квартет Людвига Ван Бетховена, написанный им, когда Бетховен боролся с болезнью.

Идея постановки - передать эмоции и чувства людей, переживших посттравматический синдром. В процессе работы Джессика Лэнг встречалась со многими военными и психотерапевтами, чтобы узнать об их опыте. Она изучала их реакцию на разные музыкальные отрывки. Ее исследование включало в себя темы военной травмы, стресса, нервного расстройства, и влияния музыки, как инструмента арт-терапии.

Вызов

Постановка 2006 года

Солистка Кана Кипра танцует под музыку трио «Medieval», исполняющего вокальную композицию «O Maria, stella maris».

«Божественный балет ... Прекрасные движения плавно сливаются с лирическим пением, полностью гипнотизируя зрителей»

Белое

Постановка 2011 года

Танец и видео-арт на музыку Эдварда Грига.

i.n.k.

Постановка 2011 года. Видео-арт Шиничи Маруяма. Сочетание танца, музыки и видео-арта.

Композитор - Джейкоб Чупински.

Балет был поставлен специально в честь 10-летия Нью-Йоркского хореографического института, отмечавшегося в ноябре 2010 года, при поддержке фонда Братьев Рокфеллер

Jessica Lang Dance  

Сайт Jessica Lang Dance (JLD) - http://www.jessicalangdance.com/

Линк на видео: https://www.youtube.com/watch?time_continue=72&v=3FUA7IN1YFo

Дополнительная информация и билеты в кассе Израильской оперы по телефону 03-6927777 или в «Браво»:  http://bestbravo.co.il/announce/55257

Пиар-агентство: Sofia Nimelstein PR & Consulting

 источник

">

Фото -  @  Elena Zapassky

Данные, полученные при помощи датчиков эксперимента LHCb Большого Адронного Коллайдера (БАК), указывают на существование аномальных процессов распада элементарных частиц определенного типа. Если существование обнаруженных аномалий будет подтверждено в ходе дальнейших исследований, то они станут признаком наличия некоторых явлений и процессов, которые совершенно не вписываются в рамки существующей Стандартной Модели физики элементарных частиц. Полученные результаты пока еще имеют малое значение статистической достоверности, и лишь дальнейшая работа в данном направлении позволит ученым выяснить, действительно ли все это является "трещиной" в Стандартной Модели или простой статистической экспериментальной ошибкой.

На семинаре, проведенном Европейской организацией ядерных исследований CERN, ученые-физики эксперимента LHCb представили всеобщему вниманию собранные ими данные, касающиеся процесса распада частицы под названием B-мезон, которые иногда рождаются в результате столкновений лучей протонов в Большом Адронном Коллайдере. Согласно Стандартной Модели распад B-мезона может происходить несколькими способами.

Одним из способов распада B-мезона является его распад до каона (К-мезона) с образованием пары электронов или пары мюонов. Мюон в 200 раз более тяжел, чем электрон, но, согласно Стандартной Модели, все взаимодействия мюонов с окружающим миром практически идентичны таковым взаимодействиям со стороны электронов. Это явление известно в физике под названием универсальности лептонов. Явление универсальности лептонов определяет, что в случаях распада B-мезона распады с образованием электронов и мюонов должны происходить приблизительно в одинаковой пропорции с небольшим отклонением из-за существенной разницы в массе образующихся частиц.

Экспериментальные же данные, собранные датчиком LHCb, говорят о том, что процессы распада B-мезона с образованием мюонов происходят гораздо реже распада с образованием электронов. Ученые считают, что причиной такого несоответствия является некая новая частица, получившая название Z9, которая появляется в цепочке распада и которая порождает потом короткоживущий истинный кварк.

В настоящее время эти факты, которые вероятно указывают на несоответствия в Стандартной Модели, имеют статистическую достоверность на уровне от 2.2 до 2.5 сигма, чего еще недостаточно для окончательных выводов. Интерес к данной аномалии подогревается еще тем, что в ходе некоторых последних измерений, проведенных в рамках эксперимента LHCb, были получены подтверждения подобного поведения B-мезонов.

Справедливости ради следует отметить, что на Большом Адронном Коллайдере было сделано множество других измерений, результаты которых идут вразрез со всем приведенным выше и которые указывают на симметрию электронов и мюонов. Несоответствия этой симметрии были обнаружены в данных, собранных в ходе первого периода работы БАК. Так что у ученых имеется еще обширнейшее поле для деятельности, весь огромный массив данных, собранных во время второго периода работы коллайдера и данные, собираемые в настоящее время. И если существование аномального распада B-мезона найдет подтверждение во всем массиве имеющихся данных, значения статистической достоверности станет достаточно для признания наличия несоответствий Стандартной Модели, которые, в свою очередь, указывают на наличие некоей новой физики, выходящей за грани существующих знаний.

Представители хорошо известной в определенных кругах словацкой компании AeroMobil объявили о том, что буквально на следующей неделе будет произведен запуск производства первых серийных летающих автомобилей, которые можно будет зарегистрировать в соответствующих органах, и которым будет позволено передвигаться по дорогам общего назначения. Новый летающий автомобиль, AeroMobil 3.0, будет представлен общественности на мероприятии Top Marques, которое пройдет в Монако 20 апреля этого года. А заинтересованные в нем люди смогут оформить предварительный заказ чуть позже в этом году.

Летающий автомобиль AeroMobil достаточно далек от идеального варианта, летательного аппарата с вертикальным взлетом и посадкой, который сможет взлетать и садиться на лужайку перед вашим домом. Передвигаясь по дорогам традиционным для автомобиля способом, его владелец будет должен добраться до ближайшего специализированного аэродрома. Взлетев с полосы этого аэродрома автомобиль AeroMobil должен совершить посадку на таком же аэродроме, ближайшем к месту назначения и добраться до этого места снова в "автомобильном режиме".

По дорогам футуристический летающий автомобиль AeroMobil передвигается, сложив свои крылья назад. В таком режиме габариты автомобиля ненамного превышают габариты среднего пикапа. Место водителя-пилота заполнено дисплеями, индикаторами и элементами управления. С этой точки зрения кабина автомобиля AeroMobil 3.0 больше напоминает кабину самолета, нежели водительское место обычного автомобиля.

Несмотря на обилие элементов управления, система рассчитана на то, чтобы максимально упростить процесс управления, вождения или пилотирования этого транспортного средства. К примеру, процесс складывания крыльев и перераспределения тяги двигателя осуществляется путем нажатия всего одной кнопки. Для того, чтобы управлять автомобилем AeroMobil, его владельцу потребуются традиционные водительские права и лицензия пилота. Минимальной лицензией является лицензия пилота спортивного самолета, но компания AeroMobil рекомендует будущим владельцам получить лицензию пилота частного самолета, класс которой несколько выше.

Окончательная цена, которую предстоит заплатить всем, кто хочет получить летающий автомобиль AeroMobil в свое распоряжение, станет известна только после 20 апреля. Но по некоторым прикидкам она будет исчисляться "несколькими сотнями тысяч евро".

Способность к обучению и отсутствие эмоций — главное преимущество ИИ в борьбе с рисками.

Данных становится все больше, а принимать решения нужно все быстрее. IBM считает, что всего через пять лет бизнес не сможет принимать большинство важных решений, не прибегая к помощи когнитивных сервисов на базе искусственного интеллекта (ИИ). PwC идет в своих выводах еще дальше: согласно их опросам, топ-менеджеры более 2000 крупных компаний уже сегодня в 41% случаев опираются на аналитические данные, полученные в результате использования технологий машинного обучения. Управление рисками — не исключение.

Современные компании сталкиваются более чем с 20 видами рисков — финансовых, технологических, юридических, временных и др. Ситуация риска предполагает несколько вариантов развития событий, можно выиграть или потерять. Для управления риском выявляют значимые факторы, действуя по принципу «предупрежден — значит вооружен». Чем более качественно собирается ключевая информация, тем быстрее можно продумать выход из положения. Так, например, работают трейдеры на бирже: в реальном времени они ведут технический и фундаментальный анализ на финансовых рынках, отслеживают последовательности событий и определяют закономерности, которые могут привести к росту или падению цен на акции. Профессии в финансовом секторе, связанные с принятием решений, находящихся в зоне риска, входят в тройку самых стрессовых: к ним, помимо уже упомянутых трейдеров, относятся риск-менеджеры и инвестиционные банкиры.

Что отличает интеллектуальные системы риск-менеджмента от человека? Во-первых, они могут одновременно оценивать риски со всех сторон. Это важно, потому что незнание или игнорирование даже одного из аспектов зачастую становится тем кусочком «пазла», который рушит картину стабильности и процветания компании. Американский банк Wells Fargo, входящий в первую тридцатку Fortune 500, был вынужден уволить 5,3 тыс. сотрудников за мошенничество и заплатить штраф $185 млн. Сотрудники открыли более 2 млн счетов и 500 тыс. кредитных карт без согласия клиентов. Менеджеры Wells Fargo не учли потенциальные риски, заложенные в банковской системе поощрений: оценка эффективности сотрудников, премии и повышение зарплаты напрямую зависели от вновь выпущенных кредитных карт. Реклама Во-вторых, интеллектуальные решения анализируют неструктурированные данные из самых разных источников с огромной скоростью. Уже сейчас ИИ может справиться с большинством задач в десятки раз быстрее человека: проверить, соблюдает ли компания требования регулятора, обнаружить рискованные действия на фондовом рынке, найти финансовые нарушения. Большой общественный резонанс вызвало дело Rolls Royce: преступные действия в крупнейшем автомобильном концерне впервые раскрыла система отбора и анализа документов на базе решения, использующего углубленную текстовую аналитику. Всего за несколько месяцев программа проверила, сопоставила и нашла взаимосвязи более чем в 30 млн документов компании и помогла следователям выявить нарушения законодательства в 12 странах. На такое масштабное расследование рядовые юристы потратили бы несколько лет. Аналитики McKinsey полагают, что к 2025 году подобные системы будут проводить до трети всех корпоративных проверок.

Искусственный интеллект эффективно работает на ключевых этапах оценки рисков — от сбора и анализа информации до разработки алгоритмов управления. Как это работает, можно понять на примере семантической технологии анализа и понимания текстов на естественном языке. Такая технология применяется при кредитном скоринге. Платформа собирает информацию из клиентской заявки, документов и разных отраслевых баз (например, налоговой) и «рисует» портрет клиента — возраст, стаж работы, род деятельности. Затем ИИ обогащает его неструктурированными данными из соцсетей, поисковых систем, отраслевых баз и ищет потенциальные источники риска. Например, определяет, не находится ли имущество клиента в суде. Единственный ли он владелец квартиры или машины. Есть ли у заемщика дети. Насколько надежны организации, в которых он работает. Получив всю информацию из разных источников, система определяет, насколько критично ошибочное решение. Это позволяет банкам одобрять необходимое количество кредитов, при этом сохраняя минимальный уровень риска. Другой пример — мониторинг финансирования сомнительных операций. Такой сервис недавно запустила в работу Mastercard. Решение Decision Intelligence, основываясь на глубинном анализе поведения клиента, помогает определять, действительно ли он совершает транзакцию. В основе лежат способности ИИ-систем к обучению, позволяющие распознавать признаки и сигналы мошеннических операций и даже предсказывать вероятность мошеннических действий до их совершения. Предвидеть разрушения Врачи уже используют ИИ, чтобы заранее обнаруживать риски для здоровья больных. В Philips разработали технологию, которая позволяет автоматически выявлять туберкулез на рентгеновских снимках грудной клетки. Используя множество изображений для глубокого машинного обучения, специалисты научили ИИ находить у больного малейшие признаки туберкулеза на ранней стадии развития болезни. Технологии помогают и коммунальным службам: например, компания HitBot USA создала робота для проверки миллионов водопроводных труб по всем США. Система определяет, в каких областях трубы больше подвержены старению и порче. Для этого она изучает старые трубы, поднятые из-под земли ранее, оценивает динамику почвенных процессов, а также электромагнитное излучение от силовых линий. По оценкам компании, это позволит коммунальным службам страны сэкономить $400 млрд в год. Как будут дальше развиваться технологии риск-менеджмента? Можно предположить, что люди все больше будут полагаться на ИИ. Инвестиционная компания Sanlam создает автоматизированный сервис на основе машинного обучения, который будет прогнозировать целевую доходность клиента с минимальными рисками. Использование ИИ позволит полностью исключить человеческий фактор при выборе тех или иных инвестиций — в первую очередь эмоции. В феврале разработчик информационных технологий для воздушного транспорта, компания SITA, объявил о планах по созданию технологии, которая будет заранее находить возможные сбои в расписании полетов — это помогает вовремя принять решение об организации альтернативных рейсов. По некоторым расчетам, это поможет авиакомпаниям сэкономить до $25 млрд в год. Полиция Дубая будет использовать искусственный интеллект для прогнозирования преступлений. Алгоритм машинного обеспечения, проанализировав огромные базы данных о преступлениях, будет выявлять закономерности и показывать, в каких районах имеется наибольшая вероятность совершения преступления. Это позволит стражам правопорядка заранее высылать патрули в зоны риска.

Искусственный интеллект открывает для бизнеса огромные возможности. Но, как и любой другой технологией, им нужно грамотно управлять — прежде всего, обучать систему с помощью правильно подобранных алгоритмов, данных и признаков для анализа. Иными словами, чтобы эффективно использовать ИИ, нужно сначала обучить систему на качественной выборке данных, а затем убедиться в том, что она выдвигает правильные гипотезы в оценке тех или иных явлений. Показателен пример с «пузырями фильтров» в Facebook: в результате разработанного компанией алгоритма пользователь видит только то, что ему нравится и соответствует его взглядам, и может упустить важную для него информацию. Еще один пример — сетевые тролли всего за два вечера превратили чат-бот от компании Microsoft, созданный для общения в Twitter, в настоящего грубияна. Компании пришлось свернуть проект, чтобы как следует доработать существующий алгоритм. Способность к обучению — главное преимущество ИИ в борьбе с рисками. А лучшим учителем для ИИ все равно остается человек.

Если Вайолетт Джессоп удивительным образом пережила три корабельные катастрофы включая Титаник — Ямагути Цутому пережил две ядерные бомбардировки.

Работал на судостроительном заводе в Хиросиме, оказавшись в трех километрах от эпицентра ядерного взрыва, он получил сильнейшие ожоги. Ямагути Цутому в панике с другими людьми поехал на поезде в Нагасаки, но американцы нанесли и туда ядерный удар. Он являлся единственным человеком, чьё нахождение в Хиросиме и Нагасаки во время бомбардировок официально признано.

Цутому Ямагути был причислен к хибакуся (выжившим жертвам) после бомбардировки Нагасаки 9 августа 1945 года, а 24 марта 2009 года правительство Японии официально подтвердило, что он также находился и в Хиросиме во время первой атомной бомбардировки.

В 2009 году Ямагути узнал, что умирает от рака желудка. Умер 4 января 2010 года в Нагасаки в возрасте 93 лет.