Oczomyjki i Natryski Bezpieczeństwa, wanna wychwytowa, paleta wychwytowa, kontener wysypowy, szafa chemiczna, sorbent do substancji chemicznych,\nPrysznic z oczomyjką montowany do podłogi\nOczomyjka montowana do podłogi\nOczomyjki oraz prysznice bezpieczeństwa - te urządzenia to jeden z podstawowych elementów wyposażenia stanowiska pracy, zapewniający pracownikowi ochronę. Oczomyjka - w przypadku dostania się do oczu substancji chemicznych czy agresywnych pyłów. Prysznic bezpieczeństwa – gdy dojdzie do zapalenia się ubrań na pracowniku czy poparzenia ciała substancjami niebezpiecznymi. Urządzenie łączone (oczomyjka i prysznic bezpieczeństwa w kompakcie), zajmują mniej miejsca niż instalacja osobnej oczomyjki i natrysku bezpieczeństwa, a zapewniają ochronę w każdej z wymienionych wcześniej sytuacji . Rodzaje urządzeń: oczomyjki montowane do ściany, podłogi, blatu prysznice (natryski) bezpieczeństwa montowane do sufitu, ściany, podłogi urządzenia łączone – oczomyjki i prysznice bezpieczeństwa w kompaktach Dlaczego warto wybrać oczomyjki i prysznice bezpieczeństwa z naszej oferty? Wylewki prysznicy (natrysków) bezpieczeństwa oraz misy oczomyjek wykonane są z elastycznego i odpornego na uderzenia PP (polipropylen) Rury wykonane z galwanizowanej stali pokryte zieloną powłoką epoksydową ograniczają procesy korozyjne i zapewniają długą żywotność, Wszystkie urządzenia posiadają zgodność z wszystkimi przepisami i normami bezpieczeństwa.


Dobre praktyki i sztuka nazywania rzeczy w Machine Learning – Biznes Myśli\nMarcin opowiada, dlaczego to robi i jak to sobie definiuje.\nOstatnio pracował w TCL – chińska firma, która ma oddział w Warszawie. Akurat odszedł stamtąd. Dlaczego odszedł i co robi teraz – o tym wszystkim będzie dzisiaj. Ta rozmowa mogłaby być jeszcze dłuższa i myślę, że warto byłoby ją jeszcze kontynuować, bo niektórych wątków jeszcze w ogóle nie poruszyliśmy z Marcinem, a bardzo by się chciało je poruszyć. Też bardzo jestem ciekawy Twojej opinii, więc zapraszam do wysłuchania i czekam na informację zwrotną.\nDzisiaj będzie gorąco, ale to nie tylko z powodu temperatur za oknem, zapowiada się bardzo ciekawa rozmowa.\nCześć Marcin. Przedstaw się kim jesteś, czym się zajmujesz i gdzie mieszkasz?\nCześć, nazywam się Marcin Możejko. Aktualnie jestem i mieszkam w Warszawie, a zajmuję się Machine Learningiem w bardzo szerokim podejściu, ponieważ mam to szczęście, że w chwili obecnej jestem bardziej w Akademii, ale przez wiele lat pracowałem zarówno w Akademii jak i biznesie, więc można powiedzieć, że byłem zarówno inżynierem jak i researcherem, ale też dosyć mocno zahaczyłem się o biznes. Bardzo dziękuję za zaproszenie i mam nadzieję, że będziemy mogli podzielić się swoimi doświadczeniami w tych tematach.\nWłaśnie porozmawiamy i o Akademii, o doświadczeniu, o propozycji, którą miałeś i jaka była decyzja. Ale powiedz tak na początek: co ostatnio ciekawego przeczytałeś i dlaczego warto to przeczytać?\nPropozycja, którą bym tutaj polecił to są „Niewidzialne miasta” Italo Calvino. Jest to pozycja literacka bardzo ciekawa. Książka ma bardzo ciekawą formę. Składa się z 64 krótkich opowieści, które też mają określoną, matematyczną, strukturę. 64 jest związane z szachownicą, w związku z tym są różne sugestie czytania tej książki. Fabuła opowiada o tym, że Marko Polo wędruje do Chin, tam spotyka Cesarza Chińskiego i opowiada mu o miastach, które odwiedził. Każde z tych 64 opowiadań jest opowiadaniem o jednym mieście. Bardzo chciałbym gorąco polecić tę książkę, ponieważ ona wbrew pozorom jest bardzo matematyczna. Wydaje mi się, że opowiada o takiej bardzo ciekawej przestrzeni pomiędzy kreatywnością a strukturą. Kreatywność to jest ten wędrowiec, a struktura to jest spotkany cesarz i jest dyskusja pomiędzy tymi dwoma końcami spektrum. Ja byłem zachwycony, więc na pewno gorąco polecam również inżynierom, wydaje mi się, że każdy wyciągnie z niej coś bardzo ciekawego.\nDoświadczenie Machine Learning & Data Science\nBardzo dziękuję za to polecenie. Teraz Marcin opowiedz troszkę więcej o swoim doświadczeniu Data Science, Machine Learning. Jakie projekty miałeś okazję wykonywać do tej pory, w jakich branżach pracowałeś? Wiem, że masz ogromne doświadczenie.\nMiałem szczęście zaczynać swoją karierę w czasach, w których inżynierów w Warszawie było bardzo mało. W związku z tym, kiedy było się inżynierem to parało się bardzo dużą ilością projektów z różnych źródeł. Uważam to za olbrzymie szczęście. Zaczynałem w ogóle w PwC firmie konsultingowej, gdzie pracowaliśmy z danymi stricte finansowymi albo klienckimi. Tam pracowaliśmy nad churn’em w banku wówczas, ale też mieliśmy okazję robić anomaly detection na czujnikach.\nPracowaliśmy też dużo w wizji komputerowej dla dronów. Po PwC miałem krótką przerwę w Microsofcie, gdzie pracowaliśmy nad rozpoznawaniem języka naturalnego. Byłem w zespole tłumaczeń i budowałem model, który oceniał ryzyko takich tłumaczeń z pewnym komponentem tłumaczenia decyzji.\nA później przez 2 lata pracowałem jako główny inżynier w konsultingu w Warszawie, firma nazywała się Sigmoidal. Tam też pracowaliśmy nad bardzo dużą ilością projektów, które wchodziły zarówno w wizję komputerową, jak i rozpoznawanie mowy. Przede wszystkim natomiast był to język naturalny, ale też zdarzały się projekty typowo researchowe, nawet z takich fundacyjnych zagadnień Machine Learningu.\nRównolegle do tej pracy, w wolnych godzinach też pracowałem akademicko. Miałem absolutorium, ale pisałem magisterkę. Pracowaliśmy właśnie nad projektami związanymi z wykrywaniem raka jelita grubego na zdjęciach. Później też w ramach współpracy z Uniwersytetem pracowaliśmy nad modelami generatywnymi, w których generowaliśmy białka antybakteryjne. Mam jeszcze jedne doświadczenie, ale podejrzewam, że pogadamy o nim później, więc to zostawię na później 😉\nOstatnia firma, w której pracowałeś – chińska firma TCL, która ma oddział w Warszawie. Co ciekawego tam robiłeś?\nWydaje mi się, że jak wspomniałem wcześniej, że miałem dużo szczęścia w pracy z różnymi projektami to ten projekt był chyba największym szczęściem, który mi się przytrafił. Często jest tak, że w biznesie projekty są bardziej researchowe lub bardziej biznesowe, ten projekt był zarówno płodny biznesowo, jak i płodny badawczo, więc było to olbrzymie szczęście.\nA sam projekt dotyczył neural architecture search czyli inteligentnego przeszukiwania architektur. Jednym słowem, tworzyliśmy algorytmy albo sieci neuronowe, które modyfikowały lub tworzyły inne sieci neuronowe. Celem tego projektu było to, że TCL jest firmą, która produkuje bardzo szerokie portfolio urządzeń – od telewizorów przez smartfony, nawet klimatyzatory, kuchenki – wszystko właściwie tam jest.\nKażde z tych urządzeń miało jakiś określony chip, każdy z tych chipów miał określony silnik wykonywania inferencji sieci neuronowych, więc naszym zadaniem było stworzenie silnika, który znając to urządzenie, jak i znając ten silnik stworzy taki bardzo szybki algorytm (szczególnie do wizji komputerowej), rozwiązujący zadanie. Jest to problem o tyle ważny, ponieważ kiedy myślimy szczególnie o wizji komputerowej to takim dominującym podejściem jest podejście transfer learningowe czyli, że mam jakiś określony zbiór bazowych architektur, te architektury jakoś tam ubogacamy tak, żeby rozwiązywały nasze zadanie.\nNatomiast tych architektur wydaje mi się, jest wciąż stosunkowo mało. W związku z tym, my w pewnym sensie wypełnialiśmy luki pomiędzy tymi architekturami i dzięki temu byliśmy w stanie dotrzeć do większej ilości urządzeń i rozwiązywać większą ilość zadań, co było potwornie satysfakcjonujące.\nTutaj jeszcze tylko wspomnę dla słuchaczy – o AutoML mamy osobny odcinek 101. Tam co prawda było na temat takiego klasycznego uczenia maszynowego, a nie poszukiwania sieci.\nPowiedz jeszcze trochę więcej na temat ciekawych wyzwań, które udało się znaleźć, bo te wyzwanie było całkiem nieintuicyjne. Wymień kilka wyzwań i z czego to wynika, jakie były rozwiązania.\nWydaje mi się, że w chwili obecnej mówimy tutaj o Transfer Learningu, ale taki Transfer Learning jest dwufazowy. W pewnym sensie pierwsza faza jest taka, że ten Transfer polega na tym, że bierzemy konkretną architekturę i ta architektura w pewnym sensie jest wykorzystywana w naszych zastosowaniach, ale jest drugi taki Transfer Learning (nazwijmy to Meta Transfer Learning), który polega na tym, że jest to transfer w pewnym sensie z researchu, badań, Akademii, do biznesu w tym sensie, że to Akademia w pewnym sensie wymyśla problem. Czyli kiedy np. Akademia chce zbudować jakąś konkretną sieć, która zdaniem badaczy jest szybka to wówczas automatycznie to, w związku z tym, że biznes przejmuje te algorytmy od nich to właśnie to jest transferowanie również tego przekonania co do tego, że ta architektura jest szybka.\nW chwili obecnej wydaje mi się, że też z powodu tego, że badanie takie ogólne zajmują się ogólnie postawionymi problemami. Takim dominującym wyznacznikiem tego czy sieć jest szybka to jest liczba operacji wykonywanych w danej sieci. Możemy spojrzeć jak np. każda konwolucja jeśli chodzi o sieci konwolucyjne, wykonuje określoną liczbę operacji dodawania czy mnożeń czy operacji na liczbach zmiennych przecinkowych. To ta liczba właśnie jest takim uniwersalnym wyznacznikiem, czy sieć będzie wykonywana szybko czy wolno. Te sieci, które właśnie w Akademii według tego standardu są optymalizowane, żeby właśnie wykonywać szybko to właśnie te sieci przechodzą później do biznesu.\nTo okazuje się, że generuje wiele problemów bardzo nieintuicyjnych, ponieważ ta sieć dokładnie tyle operacji ile stara nam się uzyskać się uzyskuje, ale okazuje się, że operacja nie jest operacji równa. I tak wiadomo, że na końcu to będzie wykonywane na jakimś konkretnym urządzeniu, konkretnym silniku.\nPowiem tutaj parę ciekawostek. Może zacznę od urządzenia. Np. okazuje się, że w chwili obecnej są bardzo określone przeploty np. w sieciach konwolucyjnych czyli np. kiedy używać większych, a kiedy mniejszych filtrów i to z powodu właśnie takich konkretnych optymalizacji niskopoziomowych. Różne przeploty po prostu dają różne wyniki, gdzie możemy mieć sieć, która wykonuje dokładnie taką samą liczbę operacji, ale z racji powiedzmy gdzie, jak głęboko w sieci, jakie operacje są wykonywane – te sieci będą miały zupełnie różne czasy wykonania.\nDrugą warstwą, o której też wydaje mi się, że mało się mówi jest też warstwa konkretnego silnika. Np. jeśli chodzi o smartfony to możemy właśnie też na różnych urządzeniach wykonywać sieci przy pomocy różnych silników. Takie dwa podstawowe to bardzo popularny w chwili obecnej to TF Lite, który towarzyszy TensorFlow’owi. To jest właśnie taki silnik wykonujący obliczenia w sieciach neuronowych na wielu urządzeniach. Ale też jest np. taki silnik, który nazywa się SNPE i jest związany z chipami Snapdragona.\nOkazuje się, że dokładnie dwie takie same sieci, wykonują się w zupełnie różnych czasach albo nawet nie to, że w zupełnie różnych, ale nie ma korelacji pomiędzy czasem wykonania. Wiadomo, że któryś silnik może być silniejszy, drugi wolniejszy. Okazuje się, że pojawia się tam potwornie dużo dziwnych czynników, które wpływają na wykonanie tej sieci. Taka chyba najbardziej ciekawa rzecz jest taka, że są pewne określone liczby filtrów, które każdy silnik preferuje np. TF Lite z naszych doświadczeń preferuje ilości filtrów w konwolucjach, które są podzielne przez 4 czyli np. intuicyjnie przejście z 4 filtrów do 3 filtrów może będzie się wykonywało tyle samo.\nW związku z tym kontrintuicyjnie zmniejszenie sieci może wręcz czasem nawet wolniej, bo rzeczy, które się dzieją w silniku sprawiają, że jednak z tych 3 filtrów nagle jakoś robią się 4, w związku z tym dodatkowa operacja też zabiera czas. W związku z tym może dochodzić do takich kontrintuicyjnych sytuacji, że zmniejszenie sieci spowoduje jej zwolnienie.\nNatomiast SNPE jest znacznie ciekawsze. Mianowicie SNPE preferuje ilość filtrów podzielną przez 32 i każda inna ilość filtrów jest źle wspierania. Czasami okazuje się, że zmniejszenie tej sieci albo nawet zwiększenie filtra dosłownie o 1 może totalnie wywrócić czas inferencji do góry nogami. W związku z tym jest tam bardzo duże pole do popisu, bardzo duże pole do optymalizacji. Wiele z tych rzeczy wydaje mi, że wręcz trzeba odkrywać. Jest to taka dodatkowa przestrzeń w optymalizacji modeli, która wydaje mi się być fascynująca, a podejrzewam nie do końca powszechnie znana.\nPowiedz, czym się skończył ten projekt? Jak się z tym czujesz, kiedy Twój model albo model, którego w jakiś tam sposób dotknąłeś, kręci się na milionach urządzeń?\nMy właśnie rozwijaliśmy te algorytmy, które miały optymalizować te modele pod kątem różnych urządzeń. Co najmniej jeden model z tego co wiem. Niestety miesiąc temu odszedłem z TCL, więc na 100% wiem na pewno o jednym. Ale właśnie skończyło się to bardzo sprawnie działającym zespołem jak i również silnikiem do przeszukiwania tych architektur, który teraz nadal jest rozwijany i kilkanaście modeli już jest w kolejce do deploy. To uczucie jest potwornie satysfakcjonujące.\nTeż mieliśmy takie zadanie z poprawianiem zdjęć w galerii więc wydaje mi się, że to na pewno jest mega przyjemne, kiedy po prostu ktoś będzie mógł w wolnej chwili delikatnie poprawić swoje zdjęcie, korzystając z mojego algorytmu. Muszę przyznać, że robi mi się zawsze ciepło na sercu, kiedy o tym myślę. A tutaj mam przynajmniej milion powodów, żeby coś takiego się działo.\nNagrywając ten odcinek, używamy kamery. Właśnie widzę za Twoimi plecami dużo różnych książek. Są książki matematyczne, techniczne. Próbuje tak zrozumieć kim bardziej jesteś – czy chcesz się rozwijać w kierunku matematyka czy inżyniera? Bawiąc się architekturą, wybierając lepszą optymalizację to jest bardziej taka praca inżyniera. Jak się czujesz?\nTo pytanie, które ja sobie musiałem w końcu kiedyś zadać osobiście. Zauważyłem, że w różnych miejscach czułem, że nie do końca pasuję. Kiedy studiowałem matematykę, zaczynałem z takiej bardzo inżynieryjnej strony, natomiast na pewno samo piękno matematyki, wręcz estetyczne i syntetyczne mnie zachwyciło. Natomiast kiedy bardziej poszedłem w tę stronę, to też czułem, że czegoś mi brakuje – brakowało tej technicznej strony.\nZacząłem się nad tym głębiej zastanawiać i doszedłem do wniosku, że można te rzeczy właściwie ze sobą połączyć. Odnalazłem to połączenie. Dużą częścią pracy inżyniera jest umiejętność odpowiedniego nazywania rzeczy i wręcz wydaje mi się, że dobre nazwy, dobre zrozumienie rzeczy, nadanie im takiego sensu przez nazwę, pomaga rozwiązywać wiele problemów. Tak np. kiedy pracowaliśmy bardziej z biznesem, czyli z konkretnymi klientami, to np. nazywanie było potwornie istotne z perspektywy tego, żeby bardzo można było dokładnie określić problem, czyli zrozumieć, jakie są oczekiwania.\nUmiejętność nazywania rzeczy jest kluczowa, żeby znaleźć wspólny język i żeby tak naprawdę wiedzieć, co jest ważne i co tak naprawdę musimy osiągnięcia.\nJeżeli spojrzymy sobie na to z innej strony, istotne jest także zbudowanie (pracując jako inżynier) też w takich biznesowych pipeline’ach to potwornie istotne było odpowiednie pokazywanie kroków, które tam się dzieją. Wówczas od tamtych nazw oczekiwaliśmy pewnie jakiejś separowalności, żeby też one brały pod uwagę urządzenia na jakich będą się wykonywały, ale też np. fajnie by było, żeby te różne nazwy wiązały się z czymś co potencjalnie później da się radę wykorzystać.\nZauważyłem, że właśnie jeśli się odpowiednio nazywa rzeczy, np. jeśli odpowiednio się powie, że ten komponent służy temu, że jeśli odbiorę ten tekst to ten tekst zwróci mi tę informację, to wówczas te nazwy nam pozwalają osiągnąć po pierwsze znacznie większą czytelność, a po drugie znacznie większą reużywalność.\nSchodząc znowu poziom niżej, te poszczególne komponenty wiadomo, że trzeba zakodować korzystając z konkretnych frameworków, konkretnych języków itd. Podobnie jak mamy umiejętność nazywania w kodzie obiektów, interfejsów, to wiadomo, że to jest potwornie ważne, natomiast taką, wydaje mi się ważniejszą rzeczą, którą może trochę mniej się eksploruje, a którą odkryłem to jest to, że np. bardzo ważna jest separacja poszczególnych nazw od siebie. Mamy zazwyczaj do czynienia z co najmniej dwoma rodzajami nazw czyli takim nazwami naszymi czyli kiedy rozwiązujemy jakiś model oparty o tekst, pewnie mamy jakieś teksty, może czytelników. Pojawia się mnóstwo obiektów, które towarzyszą temu problemowi.\nNatomiast wiadomo, że wszystko to trzeba w jakimś tam języku napisać, więc pewnie korzystamy Kerasa, Scikita, TensorFlow itd. Np. zauważyłem, że dobre nazwy są to takie odseparowane nazwy. Takie, które w pewnym sensie pozwalają odseparować te dwa światy, ponieważ kiedy te nazwy są nadmiernie związane ze sobą to zazwyczaj powoduje bardzo dużo problemów w dalszej części.\nJak to się wiąże z tymi książkami? Wydaje mi się, że dobre nazwy są pomieszaniem ponownie dwóch takich sprzecznych światów. Zazwyczaj im prostsze są jakieś i np. w jakimś sensie skracają zapis, tym są przyjemniejsze. Natomiast z drugiej strony wiadomo, że ta estetyka nie do końca wiąże się z użytecznością. Wiadomo, że na koniec dnia te nazwy mają być przede wszystkim użyteczne.\nW związku z tym, kiedy ja odkryłem, że zarówno mam problem z tą taką bardziej inżynieryjną częścią i z taką bardziej estetyczną czyli, że nie lubię przebywać w takiej syntetycznej przestrzeni, w której te nazwy są czyste. W tym wypadku przez tę syntetyczną przestrzeń, takie akademickie podejście do programowania obiektowego, które wydaje mi się jest bardzo syntetyczne albo właśnie takie podejścia stricte akademickie do problemów to np. lubię, podobają mi się, ale z drugiej strony wydaje mi się, że często one są oderwane od takiej konkretnej praktyki.\nZ kolei w tej praktyce to jest taka ciężka inżynieryjna praca, że ciężko jest podnieść głowę i spojrzeć na to, ponieważ jesteśmy skupieni na dowożeniu konkretnych zadań. Z tym też się nie do końca odnajdywałem, więc właśnie znalazłem sobie taką niszę pomiędzy. Właśnie mając szczęście, żeby pracując zarówno w biznesie jak i w akademii, jak i zarówno projektując jak i rozwiązując zadania, ogromnym szczęściem i radością dla mnie jest to, że udało mi się zaobserwować bardzo wiele złych nazw, dobrych nazw i właśnie w takim estetyczno-praktycznym procesie mogę tworzyć teraz swoje, co jest na pewno dla mnie wielkim szczęściem.\nSłuchając Ciebie aż się chce wykorzystać tę umiejętność nazywania rzeczy. Wróćmy jeszcze na moment do chińskiej firmy TCL. Jak to się stało, że z jednej strony zrobiłeś bardzo fajny projekt, czuć tę satysfakcję i nawet jak nie widać twarzy to czuć w głosie, że jesteś bardzo dumny z tego, ale z drugiej strony odszedłeś. Spróbujmy to nazwać, co to się stało?\nTo jest bardzo ciekawe zjawisko. Odszedłem dlatego, że dostałem bardzo dobrą propozycję doktoratu i współpracy z grupą onkologii obliczeniowej na Wydziale MIM w Warszawie. Muszę przyznać, że z powodów osobisto-zawodowych, nie podjąłem doktoratu, chodziło również o rzeczy materialne.\nNatomiast przez wiele lat to było moim marzeniem, żeby pójść na ten doktorat, więc teraz ta okazja się przytrafiła, z czego byłem szczęśliwy. Natomiast ten projekt był bardzo interesujący, zadowalający, więc to była na pewno bardzo trudna decyzja. Ale ostatecznie stwierdziłem, że w związku z tym, że są to tematy medyczne i okazja do zrobienia czegoś dobrego dla ludzi, którzy zmagają się z chorobami, to stwierdziłem, że jeśli dałoby radę wykorzystać tę radość (nazwijmy to radość nazywania, modelowania również w takim szczytnym celu) to wówczas wydaje mi się, że to przyniosłoby mi znacznie więcej spełnienia.\nNatomiast jeśli chodzi o takie nazywanie to właśnie nazwałbym to taką ciężką decyzją, w której wydaje mi się, że takie długofalowe, zewnętrzne motywy wzięły górę.\nCzuć, jak mocno rezonuje pomaganie. Myślę, że też to jest to bardzo sensowne, logiczne, aby ten potencjał, który technologia wytwarza wykorzystywać w odpowiednim kontekście. Tutaj wielkie brawa.\nŚwita AI w Chinach\nAle jeszcze domknę wątek odnośnie chińskiej firmy TCL. Świat Chin jest dość zamknięty i z jednej strony wiadomo, że tam dużo się dzieje. Pracowałeś w firmie, w której miałeś styczność z chińczykami, wyczułeś trochę tą różnicę jak oni myślą, jak oni działają. Powiedz o takich swoich przemyśleniach, czym się różni takie klasyczne podejście europejskie od chińskiego?\nMoże zacznę od takiej rzeczy, która może wydawać się anegdotyczna. Jednak większość firm w Polsce jeśli współpracuje z zagranicą taką dalszą, to są jednak te firmy w Stanach Zjednoczonych. Jest to o tyle ciekawe, że tam jest przesunięcie takie, że kiedy tam jest wcześnie, to tam jest późno. W związku z tym taki klasyczny tryb pracy programisty, który raczej mimo wszystko eksploruje późniejsze godziny jest naturalnie wykorzystywany. Natomiast w tym wypadku różnica jest w drugą stronę. W związku z tym główne godziny takiego przecięcia, które mieliśmy z naszymi współpracownikami z Chin były godziny ranne. W związku z tym no właśnie głównie management zajmował się kontaktem z Chinami.\nNatomiast te godziny dostępności były też znacznie dłuższe, ponieważ pierwszą rzeczą, którą na pewno warto o Chinach wiedzieć to to, że te godziny pracy są tam znacznie dłuższe. Faktycznie pracuje się do znacznie późniejszych godzin, w związku z tym też automatycznie to przecięcie z godzinami w Polsce było znacznie większe. Często inżynierowie w Chinach pracowali do takich godzin późnowieczornych.\nCo do takich moich obserwacji z ograniczonego kontaktu to taka rzecz, która wydaje mi się wywarła na mnie największe wrażenie, to jest kwestia skali. Nie mówię tego oczywiście w kontekście ilości produkowanych rzeczy albo skali rynku, ale też skali całego środowiska i tego, jak rozwija się technologia. Firma, w której pracowałem – TCL zajmuje się produkcją ekranów i w pewnym momencie wręcz padło stwierdzenie i zachęta ze wszystkich stron, że: „Słuchajcie, wszędzie, gdzie możemy położyć ekran to fajnie byłoby dołożyć do tego jakąś sztuczną inteligencję”.\nW związku z tym były to zarówno telefony jak i telewizory, które w naturalny sposób mają ekrany, ale np. jeśli w klimatyzatorze albo jeśli w kuchence możemy wstawić ekran i chip to czemu tam też nie wstawić sztucznej inteligencji. W związku z tym to gdzie to ziarno potencjalnych pomysłów było rozrzucane to było naprawdę imponujące. W sensie skala tych produktów, które były dostępne i w których potencjalnie można było uzyskać wkład była naprawdę imponująca.\nDruga rzecz, która zrobiła na mnie olbrzymie wrażenie to mnogość rozmaitych dostawców. Ten rynek jest zamknięty, ale z drugiej strony jest też bardzo duży. W ramach swojej pracy miałem do czynienia z olbrzymią ilością rozmaitych urządzeń, ale też rozmaitych chipów albo dostawców konkretnych fragmentów oprogramowania albo np. z chipami się wiązały różne silniki. Było to dla mnie zaskoczenie. W sensie mimo wszystko z perspektywy takiego europejskiego konsumenta, który ma dostęp do określonych produktów to zazwyczaj to spektrum jest dosyć szerokie, ale na pewno to było znacznie szersze. Więc to na pewno zwróciło moją uwagę.\nZ tym wszystkim się wiąże taka rzecz, że tam się pojawia mnóstwo wątków, więc naprawdę liczba wątków czyli takich eksperymentów, prototypów pracy, która właśnie jest wykonywana w próbach nowych zastosowań, eksploracji nowych technologii jest naprawdę fascynująca – jest olbrzymia. Porównując swoje doświadczenie ze współpracy z rynkiem amerykańskim i europejskim to tam to podejście jest takie bardziej skupione. W sensie, że jest wrażenie, że tych projektów eksploruje się mniej, ale eksploruje się je dłużej. Właściwie to jest bardzo dobre pytanie w sensie jak te rzeczy się ze sobą porównują.\nCiężko mi tutaj podać jakąś konkretną odpowiedź, bo z jednej strony chińskie firmy produkują naprawdę olbrzymią ilość urządzeń, toczy się olbrzymia ilość eksperymentów, ilość doświadczeń zdobywanych przy tych rzeczach jest naprawdę niewiarygodna. Też wydaje mi się, że eksplorowane są znacznie często ciekawsze scenariusze, które często brzmią jak science-fiction i może na pierwszy rzut oka właśnie te prototypy nie wyglądają jakoś zachwycająco, ale no naprawdę każda kolejna iteracja jest lepsza.\nTaka rzecz, która mi przychodzi do głowy to z tego co pamiętam Xiaomi ostatnio wypuściło prototyp ładowarki, która stoi w pokoju i ładuje telefon bezprzewodowo bez konieczności kontaktu z telefonem. Skojarzyło mi się to dlatego, że ten prototyp działa. Wydaje mi się, że jest to wczesna faza, więc pojawia się wiele problemów, ale mimo wszystko zostało to przedstawione jako ciekawostka i podejrzewam, że prototyp toczy się dalej.\nNatomiast mam wrażenie, że właśnie to moje doświadczenie z firmami w Europie jest takie, że owszem tam też w pewnym sensie ilość tych eksperymentów się toczy, natomiast jak już jakieś konkretne eksperymenty wchodzą w grę to ilość uwagi, która jest jej poświęcona jest znacznie większa, bo w związku z olbrzymią ilością skalą eksperymentów i ich zakresem, wydaje mi się, że też znacznie łatwiej jest takie eksperymenty ucinać na rynku chińskim. W związku z tym, też ten czas poświęcony na to jest znacznie krótszy.\nWydaje mi się, że kolejne lata, na pewno obserwacja tego jak te różnice do takich produktów doprowadzą będzie potwornie interesująca. To były takie moje najbardziej poruszające obserwacje.\nKażdy z nas, nawet jeżeli ma styczność z tym rynkiem, to jest zawsze taki wycinek, bo skala jest przeolbrzymia i w ogóle spróbować to jakoś usystematyzować co tam się dzieje i dokąd to prowadzi to pewnie nie jest takie łatwe, ale jest takie satysfakcjonujące. Jest taki żywy organizm, który w tej chwili mocno się rozpędza.\nTo jest taki być może już nastolatek, a już za chwilę będzie bardziej dorosły i czym to się skończy, jak to będzie dalej się rozwijać to pewnie rozmowa na znacznie dłuższą rozmowę, można się nad tym zastanawiać porządnie dokąd to wszystko dąży.\nDobre praktyki w Machine Learning\nZmienię teraz temat. Porozmawiajmy o dobrych praktykach, w szczególności w ML, biznesie, więc powiedz proszę, czym dla Ciebie są dobre praktyki w ML i może najlepiej właśnie w takich punktach, konkretach jakbyś mógł wymienić.\nTo jest bardzo dobre pytanie, też dlatego, że jest bardzo szerokie. Wydaje mi się, że jest ich wiele w ML, więc może podam jakieś konkretne przykłady w jaki sposób ten ML może się różnić i co uważam w tym jest dobrą praktyką. Wydaje mi się, że taką jedną linią podziału jest to, jaki jest oczekiwany czas ile to nasze rozwiązanie machine learningowe ma żyć.\nWówczas wydaje mi się, że taki prototyp albo taki krótki projekt, wiadomo, że wówczas te projekty są znacznie prostsze, ponieważ jest zdefiniowany dosyć prosty i konkretny cel do osiągnięcia, więc wówczas te projekty toczą się stosunkowo prosto i wydaje mi się, że też, kiedy uczymy się Machine Learningu lub kiedy wchodzimy w Machine Learning, to mamy styczność z takimi projektami, które mają krótki cykl życia. Natomiast wydaje mi się, że znacznie ciekawsze są takie projekty, które mają taki znacznie dłuższy cykl życia i tutaj wydaje mi się, że konieczność tych dobrych praktyk automatycznie jest większa.\nW punktach pierwsza rzecz, która wydaje mi się bardzo dobrą praktyką to jest bardzo dokładne zdefiniowanie tego, co chcemy uzyskać. Czyli np. taką konkretną, bardzo dobrą praktyką jest po prostu nawet zrobienie takiego nazwijmy to mechanicznego Turka, którym my udajemy ten algorytm i po prostu ustalenie kontraktu i przeeksplorowanie bardzo konkretnych odpowiedzi na pytania na jakie klienci chcą uzyskać odpowiedzi, wydaje się to być oczywiste, natomiast naprawdę bardzo często może doprowadzać do ciekawych wniosków.\nBardzo często wychodzi mnóstwo różnic w terminologii, w oczekiwaniach. Takim chyba najbardziej klasycznym przykładem to było to, że w jednym momencie, podczas takiej jednej rozmowy klient, który był bardzo przekonany do tego co chce, właściwie totalnie przedefiniował zadanie. Miał to być jakiś problem klasyfikacji, okazało się, że to jest problem klasteringu tak naprawdę. Tych klas miało być 6, wyszło jest ich ponad 10 razy więcej. Okazało się, że skuteczność wcale nie jest taka istotna, żeby powiedzmy te klastry wydawały mu się najbardziej interesujące, wcale nie były takie ważne, a ważne było to, żeby te klastry, które są największe, a właśnie najmniej interesujące, żeby łatwiej odfiltrowywać.\nWięc taką na pewno dobrą praktyką jest właśnie rozpisanie i poczucie tego co chcemy osiągnąć. Więc to jeśli chodzi o taką praktykę biznesową.\nTaka praktyka niżej poziomowa, którą ja na pewno bardzo gorąco polecam to moje doświadczenie podpowiada mi, żeby bardzo mocno separować takie rzeczy, które są bardzo niskopoziomowo w języku programowania, w którym piszemy od takiej logiki biznesowej. Takie konkretne uwagi to jest tak, że np. bardzo często, kiedy chcemy np. napisać pipeline, w którym konkretne obiekty biznesowe są przekształcane w inne obiekty biznesowe, wydaje mi się, że bardzo trzeba tam unikać obiektów niskopoziomowych, bo to doprowadza do naprawdę olbrzymiego chaosu itd.\nZarówno z takiej perspektywy po prostu czystości tego rozwiązania, ale przede wszystkim modyfikacji czyli przyszłych rozszerzeń albo przyszłych dopasowań do tego. Czyli na pewno bardzo bym doradzał taką totalną separację od tych metryk.\nTrzecia praktyka, która wydaje mi się też stosunkowo prosto, aczkolwiek bardzo często może unikać w rozwoju takich algorytmów machine learningowych to jest właśnie w jaki sposób walidować te modele.\nWydaje mi się, że to też trochę dotyczy tego punktu pierwszego, ale wydaje mi się, że przynajmniej taką praktyką, którą ja stosuję przynajmniej w części walidacji modeli biznesowych jest zastanowienie się jak będzie wyglądała pierwsza porcja danych, które ten model dostanie czyli, że w pewnym sensie definicja tego czyli np. czy to będą dane, które ten model będzie dostawał jednego dnia, czy to będą jakieś nowe dane, które po prostu przylecą z jakiegoś serwisu o danej godzinie itd.\nWydaje mi się, że takie wymyślenie sobie jak będzie wyglądał pierwszy dzień albo pierwszy taki atomowy, jednostka czasu użycia tego modelu, niewiarygodnie ułatwia zdefiniowanie tego w jaki sposób ten model należy walidować. Walidacja przebiega w ten sposób, że z części naszych danych po prostu wycinamy sobie taki fragment, który ewidentnie będzie zachowywał się w taki sam sposób i to ustawia nam zarówno strategię tej walidacji, jak i to co tak naprawdę będzie do tego algorytmu wchodzić.\nNatomiast taką ostatnią cechą, też związaną z tym nazywaniem rzeczy to wydaje mi się, że właśnie w rozwijaniu takich długofalowych projektów to jest właśnie pamiętanie o takiej w sumie bardziej programistycznej zasadzie czyli pamiętanie o zasadzie otwarty-zamknięty czyli, że dobry kod powinien być otwarty na rozszerzenia, natomiast zamknięty na modyfikację.\nWydaje mi się, że szczególnie w wypadku Machine Learningów, w którym jednak często te modele to są obiekty nie do końca zrozumiałe co robią, często ciężko nam zrozumieć jak one działają. Potwornie jest ważne przygotowanie tego rozwiązania, żeby w pewnym sensie potencjalne zmiany albo rozszerzenia nie wpływały na to co się działo w naszym projekcie dotychczas. W związku z tym, że często jakby te modele wprowadzają bardzo dużo losowości do tego całego naszego pipeline to w momencie, w którym będziemy musieli kontrolować na ile to jest kwestia problemu czy modelu, a na ile to jest kwestia naszych zmian jest bardzo trudne.\nW związku z tym, taką konkretną rzeczą, którą bym proponował, to właściwie sprowadza się do takich dobrych praktyk programistycznych jak odpowiednie ponazywanie rzeczy. Zasada otwarty-zamknięty najczęściej dzieje się wtedy, kiedy mamy jakąś czynność, która jest nienazwana i która jest w cyklu tego całego kodu, wykonuje się gdzieś. Wówczas, kiedy będziemy chcieli ją zmienić to jeśli mamy czysto napisany kod to jest wówczas podmiana pewnego interfejsu. Jeśli nazwiemy tę czynność i umieścimy odpowiedni interfejs, który ją wykonuje to wówczas podmiana tego polega na tym, że możemy po prostu wstawić tam nowy element i tworzy się nowa rzecz. W tym sensie jesteśmy otwarci na rozszerzenie. Natomiast jeśli ją zmienimy to moje najgorsze doświadczenie machine learningowe jest takie, że takie jakieś delikatne zmiany w jednym takim miejscu powodują niewiarygodne zmiany w innym.\nPodsumowując wydaje mi się, że niewiele mówiłem w sumie o samych modelach, głównie mówiłem o programowaniu. Wydaje mi się, że taką na pewno dobrą praktykę jest też, żeby to wszystko łączyło się (mówię o długofalowych projektach).\nBiznes & Akademia – czy mogą współpracować?\nWszystkie punkty, które wymieniłeś są fajne, rezonują bardzo mocno, warto się wsłuchiwać i też pewnie trzeba parę razy się oparzyć, żeby zrozumieć co miałeś na myśli. Powiedziałeś też, że właśnie będziesz robić doktorat w szczytnych celach. Porozmawiajmy też trochę o tym, ale tak trochę z innej strony. Jest sobie świat akademicki i biznes – one dość mocno się różnią od siebie, zupełnie inaczej podchodzą do projektów ML’owych i też jest zupełnie inna dynamika, inne cele wbrew pozorom.\nCzy widzisz tu jakąś szansę na efektywną współpracę w polskich warunkach, pomiędzy światem akademickim, a biznesem? Co musi się stać, żeby taka współpraca w ogóle miała miejsce, a jeżeli już ma to co zrobić, aby była efektywna? Być może znasz jakieś konkretne przykłady, kiedy takie współpracy się zaczynają?\nOczywiście tutaj można wymienić NCBR, też zresztą bardzo duże środki w najbliższych latach będą wydane na takie projekty, ale z tego co słyszę to różnie to bywa i zdarza się, że w świecie akademickim pojawia się taki sposób, żeby spełnić pewne warunki formalne niż faktycznie pewne rzeczy wnoszą w taki sposób, że ten projekt raczej zabija się niż się rozwija. Temat jest trudny, być może nawet delikatny, ale chciałbym usłyszeć Twoją perspektywę. Co powinno się stać, aby właśnie te światy zaczęły współpracować, bo ostatecznie myślę, że na tym wszyscy mogą zyskać.\nJa bym trochę to pytanie podzielił i właściwie nawet zaczął od podzielenia jednego z głównych bohaterów tego pytania, czyli tego świata akademickiego. Mi się wydaje, że jeśli chodzi o Machine Learning i świat akademicki, przynajmniej moje doświadczenie podpowiada mi, że są co najmniej 3 takie światy, które wydaje mi się, że warto byłoby rozdzielić i każdemu przyjrzeć się bliżej.\nPierwszy świat – to jest taki świat, w którym traktujemy świat akademicki jako źródło wiedzy, którą student na etapie licencjackim lub magisterskim dostaje i potem w pewnym sensie możemy spytać się jak ta wiedza, którą on zdobywa w tym czasie, transferuje się na konkretny biznes, czy dany system edukacji generuje kandydatów, którzy później idą do biznesu i właśnie się w tym biznesie odnajdują. Wydaje mi się, że z tej perspektywy to odpowiedź jak to w chwili obecnej wygląda jest bardzo rozmyta.\nZ jednej strony wydaje mi się, że (też myślę w kategoriach swojego wydziału MIM) z jednej strony każdy kolejny rocznik składa się naprawdę z świetnych programistów, którzy są szanowani na całym świecie. Są to też ludzie, którzy bardzo szybko adaptują się w biznesie, są bardzo cenione, więc z tej perspektywy wydaje mi się, że to jest na pewno super. Z drugiej zaś strony wydaje mi się, że to jest taka cecha przede wszystkim takiego kształcenia IT. Wydaje mi się, że w wypadku Data Science jest troszkę inaczej. Pierwszym problemem, który się tutaj pojawia jest to, że świat akademicki w ramach tego kształcenia akademickiego w naturalny sposób może robić bardzo ograniczoną liczbę projektów.\nWidzę takie dwa największe ograniczenia. Pierwsze ograniczenie to jest po prostu czas. Jak rozmawialiśmy o dobrych praktykach i rozwiązaniach machine learningowych, które mają trwać dłużej to zazwyczaj myślimy o systemach, które mają działać wiele lat. Ze swego doświadczenia wiem, że są systemy, które tam żyją po 7, 10 lat itd. i wiadomo, że ciężko jest w ramach 6-miesięcznego kursu czy rocznej magisterki przygotować się do tego. W związku z tym wydaje mi się, że tego trochę nie przeskoczymy.\nNatomiast z tego co wiem, tutaj jest bardzo fajna inicjatywa, która została podjęta – od przyszłego roku na MIM-ie rusza nowy kierunek związany ze sztuczną inteligencją i wydaje mi się, że tam bardzo interesującym rozwiązaniem, które się pojawia jest właśnie konieczność odbycia stażu. Z tego co pamiętam jest teraz na rok. Ja bym to nawet rozszerzył na 2 lata, bo wydaje mi się, że im dłużej ludzie współpracują i im dłużej mają styczność z rzeczą, która żyje znacznie dłużej niż te 3 miesiące albo pół roku, a potem się o niej zapomina, tym lepiej i to na pewno uczy zarówno dobrych praktyk i daje dobre intuicje tego co jest ważne, a co nie.\nDrugi problem wydaje mi się być troszkę głębszy, ale jak się nad tym zastanowimy to jednak to co dla mnie osobiście jest strasznie fascynujące i przyjemnie w Machine Learningu jest to, że jednak te dane, ten problem wprowadza bardzo dużo losowości. Często rozwiązanie projektu machine learningowego to jest taka przygoda. Jest część nieprzyjemna, w której trzeba czyścić dane, ale na pewno taka umiejętność reakcji, radzenia sobie z niepewnością, zarówno co do danych jak i do samego problemu, jak i do algorytmu, wydaje mi się, że to wymaga takiej pewnej adaptatywności. Kiedy myślimy sobie o takim kursie akademickim to wydaje mi się, że po prostu na taką niepewność, taki trochę chaos na to przesadnie nie ma miejsca, ponieważ Uczelnia albo kurs to jest dokładnie miejsce, w którym w jakiś tam ustrukturyzowany sposób chcemy przekazać wiedzę.\nW związku z tym wstrzyknięcie to w takiej umiejętności, żeby te kursy miały tą niepewność to jest to dosyć trudne. Też wydaje mi się, że jeżeli chodzi o matematykę, informatykę jest sprzeczne z aktualnym modelem nauczania, który raczej wiąże się z tym, że my mamy pewną taką naczelną wiedzę czyli wiedzę na temat danych działów matematyki albo danych technologii informatycznych, danych języków programowania itd. i po prostu chcemy tą wiedzę przekazać. Oczywiście to jest świetny początek do tego, natomiast z perspektywy dalszych kroków to może to robić takie wrażenie, że właśnie ta rzeczywistość jest taka dosyć uporządkowana, przewidywalna, że łatwo te problemy znaleźć.\nTutaj na pewno ciężko jest takiego rozwiązywania problemów w takim dużym chaosie się nauczyć. Liczę na to, że ten nowy program i konieczność odbycia stażu pomoże, natomiast wydaje mi się, że tutaj taka transformacja w kierunku takiego radzenia sobie z chaosem i radzenia sobie z takimi rzeczami, które żyją znacznie dłużej jest ważna. Więc to jest jeśli chodzi o taki punkt przygotowywania nowych pracowników i w jaki sposób to się tworzy.\nDruga rzeczywistość akademicka, nazwałbym to taką rzeczywistością akademicką klasyczną. Czyli kiedy mówię o takiej rzeczywistości akademickiej klasycznej to myślę o takim profesorze, doktorancie, post docu, który pracuje nad swoją dziedziną, swoje wyniki publikuje w określonych czasopismach, te czasopisma mają proces review dosyć zaawansowany. Wymaga się właśnie w tej przestrzeni akademickiej wysokiej jakości tego rozumowania, wysokiej jakości eksperymentów.\nTen proces oczywiście często trwa długo i w związku z tym przenikanie tych nowych wieści i nowych nowinek trwa dłużej, co jest w sprzeczności z tym trzecim światem, bo to są dwa zupełnie inne światy. To jest też świat akademicki, który jest najbardziej związany z uczeniem maszynowym czyli te niewiarygodnie bujne środowisko badań w Machine Learningu.\nWydaje mi się, że są dwa zupełnie różne światy i wydaje mi się, że na pewno warto byłoby im się przyjrzeć, żeby zrozumieć w jaki sposób one wpływają i dyskutują z biznesem, bo to jest dosyć fascynujące. Ten drugi świat czyli w chwili obecnej ten najgorętszy świat, który bardziej niż w żurnalach żyje na Twitterze, w których artykuł, który ma tyle cytowań, że jest właściwie kluczowy dla danej dziedziny. To jest naprawdę fascynujący świat. Wydaje mi się, że obydwa światy zarówno w różny sposób dyskutują z biznesem, wpływają na niego i oczywiście w drugą stronę. Więc właśnie ja bym podszedł do tego bardziej holistycznie.\nWydaje mi się, że szczególnie jeśli chodzi o ten trzeci świat czyli ten świat najbardziej bujny to jest taka przestrzeń, która paradoksalnie wpływa w chwili obecnej na biznes znacznie bardziej niż ten drugi. Ja lubię sobie o tym myśleć, że ten aktualny świat, najbardziej bujny, lubię sobie często porównywać do Formuły 1 czyli, że to jest taki mega interesujący, wyżyłowany wyścig, w który są kamery z całego świata skierowane. Wszyscy wiedzą co tam się dzieje, znają kierowców, każdy chce z tego świata motoryzacyjnego coś uszczknąć itd. Wszyscy słyszymy, że co chwile jest jakieś nowe rozwiązanie w nowym bolidzie, nowy algorytm tam został stuningowany o te 3%.\nWszyscy są podekscytowani, wydaje mi się, że jest tam bardzo silna atmosfera i dzięki temu istnieje olbrzymia ilość hype na to, to też generuje olbrzymie zainteresowanie inwestorów, olbrzymie nadzieje i to jest ta pozytywna część tego świata.\nNatomiast wydaje mi się, że istnieje też taka nie do końca pozytywna. Tutaj takie problemy, na które wydaje mi się, że bym chciał zwrócić uwagę to korzystając z tej metafory, że jednak biznes potrzebuje bardziej samochodu dla mas, dopasowanego do konkretnego transportu niż obserwowania tego najgorętszego show, w którym to jest. Więc pierwsza rzecz, która jest olbrzymim problemem w tym wszystkim to jest brak przenoszenia wyników z tego toru na taki zwykły ruch drogowy, co wydaje mi się być dosyć oczywiste. Tutaj widzę kilka problemów. Pierwszy problem często jest taki, że słyszymy i ludzie w biznesie słyszą, że sztuczna inteligencja rozwiązała problem X.\nAle właściwie co to oznacza? Czy to oznacza, że istnieje jakiś tor w tej Formule 1, na którym te pojazdy wykręciły faktycznie świetne wyniki, które potencjalnie nawet człowiek nie byłby w stanie wykręcić? Tutaj olbrzymi problem, który się pojawia jest to, że właśnie często ta definicja problemów w naturalny sposób w tym świecie najgorętszym, tam problemy nie istnieją w kategorii takich życiowych problemów tylko istnieją w kategorii konkretnych zbiorów danych i konkretnych wyników, na które trzeba to osiągnąć. To niestety się nie transferuje, ponieważ po pierwsze te problemy życiowe czy biznesowe generują zupełnie często inne dane, znacznie bardziej zaszumione, często w zupełnie innej naturze. To jest pierwsze źródło braku transferowalności.\nDrugie źródło, które wydaje mi się być znacznie bardziej subtelne to jest to, że mam wrażenie, że wszyscy te tory znają. Strasznie mnie zafascynowało ostatnie badanie, bo kiedy np. pomyślimy sobie o takim zbiorze jak CIFAR-10 to w chwili obecnej wydaje mi się, że ilość treningów na tym CIFAR, szczególnie z bujnym rozwojem neural architecture search czyli ilość modeli, które były trenowane na tym CIFAR podejrzewam, że przekracza już ilość gwiazd w tej części galaktyki. Ostatnio ktoś spróbował zrobić taki prosty eksperyment, w którym po prostu spróbował stworzył nowe dane do tego CIFAR’a, które będą podobne do istniejących danych, ale będą mimo wszystko nowe.\nOkazało się, że te wyniki w pewnym sensie drastycznie spadły czyli ewidentnie za każdym razem ścigamy się na tym torze i w ramach tych wyścigów rywalizacja jest uczciwa, natomiast jeśli ten tor delikatnie zmienimy to wówczas pojawiają się problemy i to też bardzo drastycznie wpływa na biznes, bo ten tor jest zupełnie inny i koniec końców doprowadza to bardzo często do zawiedzionych oczekiwań, co mi się wydaje być największym problemem dlatego, że właśnie ta transferowalność jest trudna.\nDrugim problemem, który się tutaj tworzy to jest problem hype. Kiedy pracowałem w Sigmoidalu, braliśmy udział w konkursie. Zostaliśmy zaproszeni razem z innymi zespołami do tego, żeby brać udział w konkursie. Nagrodą w tym konkursie było podpisanie kontraktu, żeby rozwijać technologie dla tego klienta. Jeszcze dodam, że to był jeden z takich najbardziej ryzykownych działów dla tego klienta.\nW związku z tym, kiedy pojechaliśmy na ten konkurs, który trwał dwa dni, skupiliśmy się bardzo bardzo mocno na tym, żeby te dane odpowiednio opracować, oczyścić je, znaleźć wszystkie potencjalne ryzyka, które się z tym wiążą. Bardzo mocno skupiliśmy się na tym ryzyku. Ostatecznie nie wygraliśmy tego konkursu, bo wygrał zespół, który te całe dwa dni na infrastrukturze klienckiej stawiał BERTa. Więc po dwóch dniach udało mi się w końcu postawić BERTa. Fakt, że ta nowa technologia była bardzo ważna.\nTeż wiem z takich rozmów z ludźmi, że szczególnie dla menedżerów też jest bardzo często ważne, żeby móc się pochwalić taką technologią. Mi się wydaje, że to generuje olbrzymi problem, ponieważ jednak te algorytmy na końcu są jakie są i też moje doświadczenie mówi, że często te wyniki nie transferują się na konkretne problemy, więc na pewno to powoduje rośnięcie bańki, niemożliwych do zaspokojenia oczekiwań. To powoduje bardzo dużo projektów, które po prostu próbuje się rozwiązywać przy pomocy tych bolidów. Po prostu nie wychodzi, co też automatycznie stanowi problem.\nTrzeci problem z tym związany to które bolidy albo które rozwiązania są premiowane. Tutaj taki przykład, który mi przychodzi do głowy, który też jest bardzo pouczający – ja pracuję teraz dużo w modelach generatywnych czyli właśnie w rodzinie modeli, w których są GANy, autoenkodery, ostatnio pojawiła się technika dyfuzji. Przyjrzenie się temu jak wygląda rozwój tej dziedziny będzie bardzo pouczające. Kiedy powstaje jakiś nowy algorytm generatywny to okazuje się, że strasznie ciężko taki model generatywny jest zewaluować. To jest faktycznie prawda, ponieważ to co chcemy to w pewnym sensie chcielibyśmy uzyskać.\nModel generatywny to jest taki model, który stara się w pewnym sensie zamodelować rozkład danych czyli jeśli mamy jakieś obrazki to chcielibyśmy model, który pozwoli nam wygenerować nowy obrazek bardzo podobny albo np. ocenić czy dany obrazek jest w miarę wiarygodny. Wbrew pozorom to jest bardzo trudne zadanie, ponieważ ciężko jest tak naprawdę zdefiniować co to znaczy jakiś rozsądny obrazek.\nW związku z tym, taką dominującą metryką, która jest stosowana w ewaluacji tych modeli jest to czy obrazki, które są generowane przy pomocy tego modelu wyglądają ładnie czyli czy nie są rozmyte, czy mają odpowiednie tekstury itd. Jak się nad tym zastanowimy to częścią ewaluacji tych modeli jest to, żeby kiedy taki artykuł się pojawia, wygenerował obrazki, które będą miłe dla oka. Ja mogę powiedzieć ze swojego doświadczenia, że zajmuję się rozwijaniem jednej z takiej rodziny modeli i zauważyłem, że wiele innych zespołów, które właśnie korzysta z podobnych rzeczy i też czyta artykuły, które powstają w ten sposób, jedno z naszych doświadczeń jest to, że kiedy troszkę oderwaliśmy od tych obrazków i bardzo dokładnie się przyjrzeliśmy tak matematycznie tym modelom, też co one modelują, udało nam się np. uzyskać znacznie lepsze wyniki w wyborze tych modeli tylko dlatego, że troszkę odeszliśmy od tego, że to nie są obrazki i nie optymalizowaliśmy tych obrazków.\nWięc mi się wydaje, że to może powodować konkretne problemy, natomiast samo w sobie pokazuje taki problem, że dosyć istotnym czynnikiem w tym środowisku jest to, żeby właśnie to środowisko odbierało algorytmy dobrze. Nie ma takiej konkretnej walidacji również biznesowej, bo ona po prostu jest bardzo trudna do uzyskania, natomiast też ta presja, żeby te algorytmy były interesujące, nowinkowe, na pewno dosyć mocno na to wpływa.\nTo środowisko z perspektywy biznesu wydaje mi się z jednej strony wpływa pozytywnie, ponieważ rodzi olbrzymie zainteresowanie, pojawiają się tam duże środki, natomiast właśnie te problemy, o których wspomniałem, dotyczą tego czego ja najbardziej się obawiam czyli takiego rozczarowania i pęknięcia tej bańki. Więc z tej perspektywy to dla mnie rodzi pewną obawę.\nTutaj oczywiście pojawia się ten drugi świat, o którym wspomniałem – klasyczny akademicki, zamkniętego review. W ostatnim czasie pojawiają się jakieś takie delikatne dyskusje pomiędzy tymi światami apropo właśnie tego co to znaczy dobry artykuł itd., więc ta dyskusja jest szalenie ciekawa.\nJa mogę ze swojej strony powiedzieć ciekawą anegdotę, że właśnie też kiedy też w ramach naszych współprac przygotowaliśmy artykuł do journala, w jednym miejscu zastanawialiśmy się dosyć długo czy dana operacja jest uzasadniona matematycznie. To wszystko obracało się w takim frameworku matematycznym, który nazywa się framework wariacyjny, ten framework ma określone założenia.\nTam zrobiliśmy rzecz, która była taka bardzo inżynieryjna, działała, ale ciężko było ją uzasadnić z tej perspektywy wariacyjnej. Zastanawialiśmy się czy to przejdzie przez review, a w tym samym czasie pojawił się artykuł, który zrobił jeszcze bardziej inżynieryjną rzecz, okazało się, że przeszedł przez review, tylko okazało się, że przyniósł naprawdę świetne rezultaty, więc to go obroniło.\nAle to też pokazało mi, że taki klasyczny świat akademicki jest bardzo skupiony na takiej jakości tych rozwiązań, żeby to było też takie spójne, czyste. Pojawia się takie bardzo dobre pytania.. z jednej strony wydaje mi się, że na pewno ta dyskusja pomiędzy tymi światami jest szalenie interesująca, przewiduję coraz większego rozczarowania, ten powrót potencjalnie starych, sprawdzonych metod będzie następował. Moja ocena tego jest taka, że to są dwie skrajności czegoś, co jest bardzo potrzebne.\nWłaśnie z jednej strony potrzebujemy tego parcia, tego pędu, z drugiej strony potrzebujemy też takiej kontroli, tego żeby te rzeczy były robione w sposób kontrolowany, żeby były też reprodukowalne. Więc po cichu liczę na to, że uda nam się w najbliższym czasie znaleźć bardzo ciekawą syntezę tych światów. Wydaje mi się, że to będzie potwornie ważne z perspektywy biznesu, również dlatego, że na pewno potencjalnie wprowadzenie jakiejś biznesowej walidacji do tego całego procesu będzie dla tego biznesu ważne.\nTak się przedstawia ten mój krajobraz tego środowiska.\nCiekawy był ten przykład z zakrętem, że wystarczy zmienić troszkę zakręt i już benchmark może się rozsypać albo pogorszyć. A w biznesie nie tyle, że zakręt się zmienia, tam rzeka nagle może się pojawić.\nTo jest też na tyle śmieszne, jak bierzemy sobie np. computer vision i fajnie jak mamy ImageNet, a jeżeli bierzemy sobie zdjęcie z komórki to tam ciemno, rozmazane i jakość nam zdecydowanie spada, a przede wszystkim takie zdjęcia są w dużej ilości robione. Ale jedna rzecz mnie ciekawi. Pierwszy świat na pewno Ciebie nie dotyczy, bo to już minąłeś, ale drugi i trzeci – to Ty dołączasz teraz do którego świata? Drugiego?\nWydaje mi się, że choćby nawet z oczekiwań doktorskich w chwili obecnej jest to raczej drugi świat, ale wydaje mi się, że z upływem czasu te granice zaczną się znacznie przenikać. Pamiętam jak na MIM’ie parę lat temu podejście do Machine Learningu było bardzo ostrożne, teraz to Machine Learning wchodzi w ramach nowego przedmiotu. Po cichu liczę na to, że wchodzimy w przestrzeń tej fuzji, że jednak się jakoś spotkają te światy. Aczkolwiek na pewno wchodzę z perspektywy tego drugiego świata.\nDzięki za te wszystkie wypowiedzi. Zbliżamy się do końca. Na koniec pobawmy się trochę w futurologa lub marzyciela i spróbujmy dokonać takiej predykcji co może się wydarzyć za jakiś czas. Wiadomo, że różnie z tym bywa, nie zawsze to jest łatwe, ale wydaje mi się, że jak słuchałem Twoją wypowiedź to rozważać tak o przyszłości lubisz, więc myślę, że to pytanie też będzie takie fajnie trafne: jak myślisz jakie kamienie milowe przekroczymy za 5 czy 10 lat w uczeniu maszynowym i co wtedy będzie osiągalne?\nTo jest bardzo dobre pytanie. Wspominałem, że wydaje mi się, że najbliższe 5 czy 10 lat może się różnić od tych obecnych. To już wydaje mi się powoli widać, chociażby w tym roku pierwszy raz mieliśmy mniejszą ilość aplikacji niż w zeszłym roku czyli pojawiły się pierwsze objawy saturacji też trzeciego świata, najbardziej dynamicznego. Więc mam wrażenie i po cichu liczę też na to, że możliwe, że zmienią się priorytety tego researchu. Wydaje mi się, że takie kolejne kroki milowe będą związane z takimi rzeczami, które teraz są mniej eksplorowane.\nTrzeci taki kamień milowy to wspominaliśmy o tych systemach. Podejrzewam, że rzeczy związane z ryzykiem, niepewnością, dopuszczeniem, że jednak sztuczna inteligencja może się mylić i zapytaniem jej, kiedy się faktycznie myli i stworzenie technologii, która daje na to faktycznie rozsądną odpowiedź będzie kolejnym kamieniem. To są takie moje 3 przewidywania.\nFajnie, akurat nagraliśmy, zapisaliśmy, zobaczymy za 5-10 lat, sprawdzimy, skomentujemy. Brzmi bardzo ciekawie, w szczególności ten temat związany z obrazkami medycyny to temat, który wiem, że Ciebie bardzo mocno interesuje, więc też tam częściowo się przyłożysz, żeby to też się stało w jakimś tam stopniu.\nMarcin, dzięki wielkie za rozmowę. Wyszła troszkę dłuższa, ale bardzo ciekawa. Myślę, że wiele ciekawych wątków tu padło. Nie wszystko w sumie zdążyliśmy omówić, ale myślę, że to jest dobra okazja, aby jeszcze raz się spotkać i przedłużyć przy kolejnym nagraniu. Życzę Ci wszystkiego dobrego, z doktoratem i innymi rzeczami, które chcesz zrealizować. Do usłyszenia, do zobaczenia. Cześć.\nDzięki wielkie za zaproszenie i do zobaczenia, cześć.\nDziękuję za wysłuchanie tego odcinka, wspólnie spędzony czas. Mam nadzieję, że również dla Ciebie to było takie pozytywne doświadczenie. Ciekawy jestem, co myślisz właśnie o tym podejściu, rozważaniu o umiejętności nazywania rzeczy, o tych poradach, które wybrzmiały od Marcina. Czy to są takie rzeczy, które chcesz u siebie w jakiś tam sposób zastosować? Podziel się swoimi przemyśleniami. Zawsze chętnie posłucham Twojej opinii. To tyle na dzisiaj, dzięki wielkie, do usłyszenia.


Wypadek niedaleko Bydgoszczy. Motocykl zderzył się z osobówką [ZDJĘCIA] | Metropolia Bydgoska\nMetropolia BydgoskaPowiat BydgoskiNa sygnaleWypadek niedaleko Bydgoszczy. Motocykl zderzył się z osobówką [ZDJĘCIA]\nNa zdjęciu: Kierowcy musieli liczyć się z utrudnieniami.\nW piątek późnym wieczorem doszło do wypadku w powiecie bydgoskim. W zdarzeniu brały udział dwa pojazdy.\nDo zderzenia motocykla z oplem corsą doszło na skrzyżowaniu w Kruszynie Krajeńskim. Policjanci wyjaśniają przyczyny wypadku. Na miejscu pojawiły się także dwie karetki pogotowia oraz straż pożarna. Mężczyzna podróżujący motocyklem został przewieziony do szpitala.\nKierowcy podróżujący w tym rejonie musieli liczyć się z utrudnieniami.


meble industrialne z metalu spawane · Molla\nMeble industrialne z metalu, głównie stalowe, świetnie pasują do różnych wariantów stylu przemysłowego. Odsłonięte regały, drewniane półki, stalowe profile, nowoczesne duże lustra, to nieodłączne elementy nowoczesnego minimalistycznego stylu postindustrialnego. Miłośnicy pofabrycznych wnętrz, znajdą u nas całą gamę mebli i sprzętów, które pozwolą stworzyć niebanalne, surowe, a zarazem eleganckie przestrzenie.\nWymyślamy i produkujemy autorskie meble i dekoracje, które prezentujemy w naszym sklepie oraz współpracujemy z projektantami wykonując elementy wyposażenia wnętrz na zlecenie.\nOryginalne meble ze szlachetnych materiałów\nWszystkie meble i dekoracje są wynikiem ręcznej, tradycyjnej pracy. Do ich produkcji używamy szlachetnych, naturalnych materiałów takich jak stal, miedź, mosiądz, aluminium, które spawamy w naszej pracowni.\nNajczęściej stosujemy dąb, jesion, orzech i mahoń. Połączenie metalu i drewna pozwala nam uzyskać niepowtarzalne, piękne i zarazem ascetyczne w formie meble.\nStolik kawowy Cube S\nPiękny, delikatny stolik Cube – S w minimalistycznym, industrialnym stylu. Stolik idealnie sprawdza się w roli stolika kawowego oraz pomocniczego w salonie lub sypialni.\nStelaż wykonany z podstawy stalowej lakierowanej proszkowo.\nw kolorze czarnym (RAL9005) matowym.\nBlat z litego drewna.\nNa życzenie lakierujemy w dowolnym kolorze.\nBlaty: dębowy, jesionowy\nStolik kawowy Cube Press\nOryginalny stolik w minimalistycznym, industrialnym stylu.\nŚwietnie pasuje do nowoczesnych wnętrz, idealnie wpisuje się\nrównież w styl skandynawski.\nStolik kawowy Cube Press zaprojektowaliśmy z dodatkową przestrzenią do przechowywania gazet.\nWykonany jest z profili stalowych i blachy perforowanej, z blatem z litego drewna.\nBlat: lity dębowy\nWymiary: 60 x 60 x 45cm\nDo zabezpieczenia drewna wykorzystujemy oleje lub olejowoski najlepszych producentów np OSMO. Przed olejowaniem elementów drewnianych poddajemy je obróbce szlifowania, a następnie wykonujemy olejowanie powierzchni.\nWszystkie drewniane elementy poddajemy obróbce szlifowania a następnie procesowi lakierowania natryskowego wysokiej jakości lakierami poliuretanowymi oraz akrylowymi.


Jaka była pierwsza żona Pazury? - WP Gwiazdy\n6 listopada 2008, godz.: 00:12\nJaka była pierwsza żona Pazury?\nNie wszyscy wiedzą, że przed Weroniką Marczuk była jeszcze jedna kobieta...\nTygodnik Rewia ujawnia sekrety z przeszłości Cezarego Pazury. Choć nie wszyscy o tym wiedzą, Cezary był już wcześniej żonaty, zanim poznał Weronikę. W 1989 roku poślubił Żanetę... W jakich okolicznościach ją poznał?\nOlga O. wydała oświadczenie. Jaka jest prawda?\nKiedyś po spektaklu podeszła do mnie jakaś dziewczyna, powiedziała, że mnie kocha i uciekła - Rewia przytacza wypowiedź aktora sprzed lat.\nRok później Czarek i Żaneta znowu się spotkali. Już na drugi dzień Pazura poprosił dziewczynę o rękę, a ona od razu się zgodziła. Jako, że miała wówczas tylko 17 lat, na ślub musieli czekać aż rok.\nRewia podaje, że w tym czasie w życiu Pazury była inna dziewczyna, Jola. Wszyscy byli przekonani, że zostanie jego żoną, a gdy Pazura ogłosił, że żeni się z Żanetą, jego mama była wstrząśnięta.\nWkrótce na świat przyszła mała Nastka, a sielanka trwała. Żaneta odgrywała rolę impresario męża - wyszukiwała ma role, uzgadniała stawki. W 1994 roku wyszła jednak z domu, zostawiając aktora samego z córeczką...\nCzy nie uważacie, że Pazura dokonuje jakichś pechowych wyborów? Jedyną dobrą decyzją w tej sferze był ślub z mądrą i ciepłą Weroniką Marczuk. Rozstanie z nią było kolejnym błędem w życiu Czarka. Ostatnim złym wyborem, jakiego dokonał, było związanie się z 20-letnią Edytą...


Whisky Oban Distillery Edition to limitowana seria whisky z destylatem z 1998 roku. Destylat ten został przelany do beczek po winie Montillado Fino i zabutelkowany w 2013 roku.\nDelikatna whisky z nutą słodyczy o bardzo bogatym smaku!\nWhisky posiada barwe ciemnego złota. Aromat mocno owocowy, lekko solankowy.\nKażda butelka Oban Distillers Edition jest numerowana.\nTagi: oban, whisky oban, oban distollery edition, whisky single malt, sinlge malt, whisky szkocka


Polska Agencja Prasowa szuka popularyzatora nauki\nWiadomości24 » Cywilizacja » Nauka » Polska Agencja Prasowa szuka popularyzatora nauki\nData dodania: 2008-05-20 08:32\nPod koniec kwietnia ruszyła IV edycja konkursu "Popularyzator nauki". Jak mówią organizatorzy, celem konkursu jest promowanie osiągnięć wybitnych polskich naukowców oraz osób, które poprzez opisywanie ich osiągnięć przyczyniają się do popularyzacji nauki.\nPodobnie jak w poprzedniej edycji konkursu przewidziano dwie kategorie. W pierwszej nagrodzony zostanie naukowiec lub instytucja naukowa, natomiast w drugiej - dziennikarz, cała redakcja, bądź instytucja nienaukowa. W 2007 roku do konkursu zgłoszono ponad 60 osób i instytucji. Organizatorzy liczą, że w tym roku kandydatów do zaszczytnego tytułu "Popularyzatora nauki" będzie jeszcze więcej.\nOrganizatorami IV edycji konkursu "Popularyzator nauki" są: prowadzony przez Polską Agencję Prasową serwis "Nauka w Polsce" (www.naukawpolsce.pap.pl) oraz Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego.\nNa razie do redakcji serwisu Nauka w Polsce dotarło jedno zgłoszenie. – Niebawem zaczną napływać kolejne; z doświadczenia wiemy, że większość napłynie we w okresie czerwiec - październik. Od listopada będziemy przedstawiali na łamach serwisu sylwetki kandydatów – tłumaczy Tomasz Trzciński, redaktor prowadzący serwis Nauka w Polsce. Zostaną one opracowane przez dziennikarzy serwisu m. in. na podstawie opisu dokonań kandydatów.\nTegoroczni laureaci dołączą do prestiżowego grona zwycięzców, w którym znajdują się m.in. przewodnicząca jury poprzedniej edycji konkursu prof. Magdalena Fikus z Instytutu Biochemii i Biofizyki Polskiej Akademii Nauk, Paweł Napiórkowski z Laboratorium Ciężkich Jonów Uniwersytetu Warszawskiego (laureaci pierwszej edycji konkursu - 2004 rok), Wiktor Niedzicki z Telewizji Polskiej (laureat II edycji - 2006 rok) czy astrofizyk dr Stanisław Bajtlik oraz Konrad Nesteruk, mieszkający w Siedlcach niezależny pasjonat fizyki (laureaci III edycji - 2007 rok).\nJak podkreśla Tomasz Trzciński, co roku kandydaci reprezentują różne dziedziny nauki, chociaż wśród wybranych popularyzatorów więcej jest przedstawicieli nauk ścisłych, biologicznych, technicznych niż humanistycznych.\nZgłoszenia konkursowe można przesyłać na adres mailowy naukawpolsce@pap.pl. Oprócz danych kandydata zgłoszenie powinno zawierać opis jego dokonań. Rozstrzygnięcie konkursu nastąpi pod koniec roku, kiedy to w Warszawie zorganizowana zostanie uroczysta gala finałowa, w której udział wezmą m. in. przedstawiciele ministerstwa. W jej trakcie laureatom zostaną wręczone statuetki, dyplomy i nagrody rzeczowe.\nTagi: konkurs PAP innowacje MNiSW Popularyzator nauki\nno to trzymam kciuki za rybniczanina;)\nZgłosiłem się... Zobaczymy co z tego będzie :)


Dlaczego dostrzegam potencjał siły w kursie spółki Enea ? (w ocenie jej relatywnej atrakcyjności stosuję ulubione układy techniczne) - Analizy Rynkowe\nslawomirklusek@analizy-rynkowe.pl 15:23 Piątek, 22 Październik 2021\nNiedawno wspominałem o tym, że z najnowszych prognoz analityków zamieszczonych na łamach ,,the Economist” wynika, że w 2018 roku realne tempo wzrostu w naszym kraju (3,8 %) ukształtuje się na niższym poziomie niż w roku poprzednim (4,6 %).\nW tej sytuacji inwestorzy giełdowi mogą skierować swe zainteresowanie w kierunku spółek defensywnych, czyli takich które oferują produkty lub usługi na które popyt jest w miarę stabilny w ramach cyklu koniunkturalnego.\nTaką branżą jest m.in. branża energetyczna. Warto jednak zastanowić się nad tym, która spółka z tej branży może się zachowywać stosunkowo mocne na tle całej branży.\nByć może taką spółkę będzie Enea. Na wykresie siły względnej Enea/WIG-Energetyka doszło do wybicia z bardzo dużej formacji podwójnego dna.\nPo tym wybicia doszło do korekty spadkowej, która prawdopodobnie dobiega końca. Dlaczego tak sądzę ? Otóż po fazie spadków oscylator stochastyczny doszedł do strefy wyprzedania a na wykresie pojawiła się pro-wzrostowa w takim układzie formacja harami.\nFormacja harami polega na tym, że korpus drugiej świecy znajduje się wewnątrz korpusu świecy pierwszej.\nPonadto na wykresie siły względnej Enea/WIG-Energetyka mamy do czynienia z innym preferowanym przeze mnie pro-wzrostowym układem technicznym.\nOto średnia ruchoma ze 100 tygodni (koloru żółtego) znajduje się powyżej średniej ruchomej z 200 tygodni (koloru niebieskiego) a na przestrzeni 3 ostatnich lat poziom owej siły względnej spadł. To sygnał zapowiadający duże wzrosty.\nSławomir Kłusek, 26 lutego 2018 roku


Ketoza a dieta ketogeniczna. Czy to to samo? – bodyHackers\ndietetyka i optymalizacja stylu życia\nKeto-adaptacja. Praktyczny poradnik.\nKetoza a dieta ketogeniczna. Czy to to samo?\nW pierwszym wpisie z tej serii pisałam o tym, czym jest dieta ketogeniczna. Jeśli jeszcze go nie widziałeś, przeczytaj koniecznie, bo pomoże Ci to w pełnym zrozumieniu zarówno tego wpisu, jak i następnych z tego cyklu. „Ketoza” i „dieta ketogeniczna” – wiele osób oba terminy traktuje zamiennie. Ale czy na pewno są to synonimy?\nTo moment, kiedy we krwi stężenie ciał ketonowych wynosi od 0,5 – 8 mmol/l. Niektórzy autorzy wskazują, że o ketozie możemy mówić już przy 0,3 mmol/l ciał ketonowych. Wskazuje się również, że obecności ciał ketonowych powinno towarzyszyć obniżone stężenie glukozy (tutaj podaje się wartości od ok. 60 – 120 mmol/dl, ale wszystko zależy od stanu wyjściowego). O ketozie mówimy, kiedy komórki organizmu korzystają z ciał ketonowych. W końcu nie chodzi o to, by krążyły one bezwiednie we krwi, tylko by produkować z nich niezbędną do życia energię.\nA więc ketoza to STAN. Stan w którym organizm korzysta głównie z ciał ketonowych jako źródła energii. Można go osiągnąć np. stosując posty. Jest on również osiągalny poprzez wprowadzenie diety ketogenicznej. Można natomiast stosować dietę ketogeniczną i nie być w ketozie – dzieje się tak na początku, gdy chcemy tą dietę wprowadzić, czyli w procesie tzw. keto-adaptacji.\nKetoza a dieta ketogeniczna. Jakie są różnice?\nJak już zapewne zdążyłeś się domyślić z poprzedniego akapitu, nie są to pojęcia tożsame, gdyż ketoza jest stanem, a dieta ketogeniczna sposobem odżywiania. Można jeść ketogenicznie i nie być w ketozie, szczególnie w pierwszych dniach po wprowadzeniu diety ketogenicznej. Dlatego nie możesz „być na ketozie”, tylko w ketozie i na diecie ketogenicznej.\nKetoza i dieta ketogeniczna to nie pojęcia tożsame.\nKetoza to moment, kiedy organizm wytwarza ciała ketonowe, ale musi z nich jeszcze korzystać.\nNie możesz być „na ketozie”, chyba że chcesz „być na stanie”. Możesz być w ketozie :).\nMożesz natomiast być na diecie ketogenicznej.\nDieta ketogeniczna to narzędzie umożliwiające wejście w ketozę i utrzymanie tego stanu.\nNa dietę ketogeniczną można wejść właściwie w każdym momencie, a osiągnięcie stanu ketozy wymaga nieco czasu.\nProces ten to keto-adaptacja.\nRóżnica między dietą ketogeniczną a ketozą\nJeśli ta grafika Ci się podoba, zapisz ją i udostępnij w swoich mediach społecznościowych!\nPotrzebujesz pomocy dietetyka w skomponowaniu jadłospisu? Zachęcam do kontaktu: kontakt@bodyhackers.pl.\nZapraszam również do odwiedzenia naszej grupy na facebooku poświęconej diecie ketogenicznej, a w szczególności keto-adaptacji.\nBlog, Dieta ketogeniczna, Keto-adaptacja, ketoza\nJestem dietetykiem klinicznym i założycielką poradni dietetycznej BodyHackers - dietetyka i optymalizacja stylu życia oraz grupy Keto adaptacja - praktyczny poradnik na facebooku. Codziennie pomagam dziesiątkom osób chcących zadbać o swoje zdrowie. Mało kto wie, ale z zawodu i pasji jestem również grafikiem. Dzięki umiejętnościom, które dała mi praca w tej branży mogę tworzyć dla Ciebie infografiki ukazujące trudne rzeczy w prosty sposób.\nDieta ketogeniczna – co to? Na czym polega?\nCzym są ketony? Ketony w moczu, we krwi i w oddechu\n6 Thoughts on “Ketoza a dieta ketogeniczna. Czy to to samo?”\nPingback: Dieta ketogeniczna - co to? Na czym polega? – bodyHackers\nPingback: Czym są ketony? Ketony w moczu, we krwi i w oddechu – bodyHackers\nPingback: Czym jest keto-adaptacja? Ile trwa? – bodyHackers\nPingback: Keto-grypa, grypa węglowodanowa, keto-flu. Czym jest? – bodyHackers\n1 kwietnia 2021 o 15:10\nPodsumowując – skąd mam wiedzieć kiedy wchodzę w stan ketozy?:P\n2 kwietnia 2021 o 10:27\nNa 100% tylko i wyłącznie mierząc stężenie ketonów we krwi 🙂\nmgr Klaudia Grochowska\nWiele lat temu eksperymentowałam z różnymi modelami żywieniowymi. Wszystko po to, by odkryć dietę, która działa najlepiej.\nI wiesz co? Po wielu próbach dotarło do mnie, że taka dieta nie istnieje.\nNie ma jednego, uniwersalnego sposobu na poprawę zdrowia. Na każdym etapie życia nasze potrzeby są inne.\nDlatego właśnie proponuję Ci maksymalnie spersonalizowane podejście, byś mógł osiągnąć swój cel w najbardziej optymalny DLA CIEBIE sposób.\nZamów swój zindywidualizowany plan żywieniowy!\nKategorie Wybierz kategorię Blog Dieta ketogeniczna Keto-adaptacja ketoza\nCzy jestem w ketozie? Część 2: pomiar ketonów z krwi\nCzy jestem w ketozie? Część 1: pomiar ketonów z moczu\nJak mierzyć ketony?\nRedukcja na keto-adaptacji. Tak czy nie?\nCo to jest to makro? Makroskładniki na diecie ketogenicznej\n+48 690 433 139\nCopyright © 2022\tbodyHackers Theme: Flash by ThemeGrill.\tProudly powered by WordPress


Na zachodzie kobiety atakują\nBiorąc to wszystko pod uwagę, można by sądzić, że nasza kobieta jest postacią na wskroś wyemancypowaną, ale różni się zasadniczo od tego typu kobiet na Zachodzie, które ostro atakują mężczyzn. Nasza kobieta mężczyznę ceni sobie wysoko. Najczęściej żyje w świetnych układach małżeńskich, mąż bowiem mając taką gospodynię, a dotego jeszcze superkochankę w domu, nie próbuje szukać niczego innego poza domem. W toku badań wynikła jeszcze jedna obserwacja — kobiety z grupy wysokoestrogennych wszystkie od wczesnych lat uprawiały onanizm, ponieważ nadmiar napięcia seksualnego wymagał rozładowania zupełnie podobnie jak u młodego mężczyzny. Zresztą mężczyźni o dużym temperamencie wcześniej i częściej uprawiają onanizm niż ci o średnim i małym, którzy czynią to rzadziej, w późniejszym wieku, a czasem wcale. Wracając do kobiet — niskoestrogenne z reguły onanizmu nie uprawiały. W pracy doc. Hanny Malewskiej , która ankietowała różne aspekty życia seksualnego u kobiet, wystąpił problem zbieżności uprawiania onanizmu młodzieńczego i satysfakcji seksualnej w późniejszych latach życia małżeńskiego. W wyniku badań H. Malewskiej okazało się, że znacznie częściej satysfakcjonujące życie seksualne miały kobiety, które uprawiały w dzieciństwie onanizm, niż kobiety, które go nie uprawiały. Obserwacje takie sugerowały wniosek, że uprawianie onanizmu w młodości wpływa pozytywnie na dalsze życie płciowe kobiety. Profil pracy doc. Malewskiej był socjologiczno-psycholo- giczny, w związku z czym nie wzięła ona pod uwagę czynności hormonalnej jajników.


Naprawa laptopów, notebooków, netbooków Clevo\nA&D Serwis Europejskie Centrum Serwisowe oferuje profesjonalne naprawy laptopów/notebooków i netbooków Clevo zgodnie z międzynarodowymi standardami IPC, na które jako jedyni w Polsce udzielamy 6 miesięcznej gwarancji natomiast w przypadku wymiany modułów do 24 miesięcy gwarancji !!! *\nFirma A&D Serwis od wielu lat specjalizuje się w złożonych naprawach wszystkich modeli laptopów/notebooków i netbooków marki Clevo. To właśnie dzięki wieloletniemu doświadczeniu oraz zdobyciu przez naszych specjalistów prestiżowych międzynarodowych certyfikatów IPC przy wykonywaniu złożonych napraw praktycznie nie ma dla nas rzeczy niemożliwych. Ograniczyć nas mogą jedynie wady laminatu takie jak delaminacja, dendryny, wyskery lub zaraza cynowa. Do wykonywanych złożonych napraw wykorzystujemy miedzy innymi: profesjonalne maszyny i urządzenia do lutowania elementów w technologii SMD, BGA, µBGA, CSP, FLIP CHIP oraz maszyny do reballingu niemieckiej firmy MARTIN GmbH. Endoskop oraz mikroskopy ERSA. Stacje lutownicze Ersa, Hakko, Weller, Salomon. Oscyloskopy Fluke, Tektronix, mierniki Fluke, Metex, Uni-t, mostki Mitac, kalibratory Minolta oraz Kamaya, autotrasformatory i transformatory separujące Muter, programatory Wellon oraz wiele innych wysokiej klasy przyrządów diagnostyczno pomiarowych wiodących światowych producentów pomagających uzyskać najwyższą skuteczność przeprowadzanych napraw sięgającą 98%.\nW laptopach/notebookach i netbookach firmy Clevo występują następujące naprawiane w A&D Serwis usterki oraz towarzyszące im objawy:\nWięc jeśli mają Państwo problemy z działaniem swojego laptopa/notebooka, netbooka Clevo zapraszamy do naszej firmy we Wrocławiu przy ul Długosza 31. Skorzystanie z naszej oferty Serwisu Ogólnopolskiego pozwoli Państwu bez wychodzenia z domu lub firmy oddać sprzęt do naprawy za pośrednictwem firmy kurierskiej w systemie door-to-door, aby po kilku dniach ponownie cieszyć się jego poprawnym działaniem.\nZłożone naprawy laptopów/notebooków, netbooków Clevo wykonujemy między innymi w następującym zakresie usług:\nWszystkie wymienione uszkodzenia laptopów/netbooków, notebooków Clevo usuwamy z największą starannością i dbałością o powierzony nam sprzęt przez klienta. Naszą Firmę tworzą przede wszystkim ludzie z pasją dla których wykonywana praca to przede wszystkim przyjemność. Dodatkowym atutem są umiejętności zdobyte w takich międzynarodowych koncernach jak ASUS, GIGABYTE oraz MSI. Nasi Serwisanci posiadają międzynarodowe certyfikaty IPC dzięki czemu mają Państwo pewność ,że dysponujemy wiedzą w nowatorskiej dziedzinie lutowania SMD, BGA, uBGA, CSP, FLIP CHIP i nie uczymy się na sprzęcie powierzonym przez klienta, a usługi wykonywane w naszej firmie są na najwyższym światowym poziomie. Wszystkie naprawy wykonujemy w naszej firmie i jako nieliczni na rynku nie podzlecamy usług innym firmom. Dzięki temu między klientem końcowym a serwisem nie ma pośredników, co ma znaczący wpływa na cenę usługi. Zapraszamy do sprawdzenia naszej wiarygodności w zakładce na stronie głównej.


Published on 2012-02-02, 10:23 Last Update: 9 years ago\nPodróżowanie to jednocześnie bardzo stara, a zarazem bardzo młoda forma spędzania wolnego czasu. Jak to możliwe? Odpowiemy na to pytanie, przyglądając się historii turystyki - branży, która wyewoluowała do tego stopnia, że dzisiejsze trendy i zwyczaje wprawiłyby w osłupienie wędrowców sprzed lat.\nChoć ludzie podróżowali już w średniowieczu, rzadko robili to dla przyjemności, a jeśli już ktoś zdecydował się na krajoznawczą podróż, należał do wyjątków. Turystyka nie była zjawiskiem masowym, choć istniały tradycje wybierania się w podróże w określonych celach. Miały one związek np. z religią (pielgrzymki), czy też z obowiązkiem (np. podróże na spis ludności, wyprawy szlakami handlowymi). Wyjazdy w celach rozrywkowych uniemożliwiał, oczywiście, brak powszechnego dostępu do odpowiednich środków transportu.\nCo ciekawe, sytuacja przedstawiała się znacznie lepiej w starożytnym Rzymie, gdzie powstały zalążki współczesnej turystyki. Wybudowanie dobrych dróg umożliwiło łatwiejsze podróżowanie, i choć nadal większość wypraw miała związek z obrządkami religijnymi, to ludzie zaczęli podróżować również dla rozrywki. Przy popularnych trasach pojawiły się zajazdy, zaś wędrowcy mogli zaopatrzyć się w poradniki, z których można było dowiedzieć się, gdzie warto pojechać, co zobaczyć i w której gospodzie się zatrzymać. Okres świetności starożytnej turystyki skończył się wraz z upadkiem Cesarstwa Rzymskiego, a czas niesprzyjający podróżom miał potrwać aż do współczesności.\nŚredniowiecze było okresem bardzo niebezpiecznym dla podróżników, dlatego na dalsze wyprawy wybierano się tylko z obowiązku. Dopiero renesans przyniósł zmianę obyczajów; podróże stały się modne, a w dobrym guście było studiowanie poza granicami kraju. Bodźcem do udawania się na wycieczki stała się troska o zdrowie. W tym okresie powstały pierwsze uzdrowiska; popularność zdobyły także wczasy nad morzem, jako że słonej wodzie przypisywano właściwości lecznicze. Nadal turystka była jednak rozrywką nielicznych.\nWarunki sprzyjające jej odrodzeniu zaistniały dopiero w końcówce XVIII wieku. Zamożniejsi Europejczycy zaczęli wówczas coraz bardziej ochoczo zwiedzać kontynent bez szczególnych okazji, co wiemy m.in. dzięki zapiskom z ich pamiętników. Te same źródła podają jednak, że podróże wcale nie były przyjemne - przejazd pozbawioną resorów karetą po błotnistych lub kamienistych drogach był długi i męczący, a na bardziej wyboistych trasach wręcz bolesny.\nPrzełom nastąpił w XIX wieku. "Wynalezienie" współczesnej turystyki przypisuje się Thomasowi Cookowi, który w roku 1841 założył pierwszą agencję turystyczną, oferując Anglikom przejazdy wynajętym pociągiem między Loughborough i Leicester, a także pierwsze w historii wycieczki "all inclusive", czyli z noclegiem, wyżywieniem, a czasem także innymi atrakcjami wliczonymi w cenę. W bogatszych częściach świata można było połączyć poznawanie świata z wypoczynkiem, wybierając się w rejs parowcem. Co jednak najistotniejsze, w XIX wieku ludzie chcieli podróżować - rewolucja przemysłowa, która przekształciła wielkie miasta w ponure, przytłaczające i pełne zanieczyszczeń miejsca, zachęciła ich do odwiedzania wsi i innych obszarów zielonych. Zaczęły powstawać sieci hotelowe, a wkrótce zaczęła się publikacja poradników i czasopism turystycznych - podobnie jak w starożytnym Rzymie.\nW XX wieku turystykę wspomogła, jak na ironię, wojna. I i II wojna światowa były okresami nie tylko migracji ludności, ale również przemieszczania potężnych sił zbrojnych. Żołnierze, których rzucono w odległy zakątek świata, dostrzegali uroki nieznanych miejsc. Po zakończeniu konfliktu wielu z nich wracało wraz z rodzinami na niegdysiejsze pola walk, aby przyjrzeć się im z nowej perspektywy. Branżę turystyczną napędzali również ludzie, którzy przed wybuchem konfliktu lub w jego trakcie uciekli na emigrację, a kiedy sytuacja polityczna uspokoiła się, udawali się w odwiedziny do ojczyzny lub dokładniej poznawali swój nowy kraj.\nNic nie wspomogło rynku turystycznego bardziej niż rozwój lotnictwa, a kluczowe znaczenie miało opracowanie maszyn zdolnych przewozić dziesiątki osób jednocześnie. Największe zasługi dla branży należy przypisać samolotom o napędzie odrzutowym, potrafiącym pokonywać ogromne odległości w krótkim czasie. Boeing 707, czyli pierwszy masowo produkowany odrzutowiec, w roku 1958 otworzył świat podróży międzykontynentalnych dla przeciętnego człowieka.\nObecnie turystyka jest olbrzymią branżą, korzystającą ze wszystkich nowinek technologicznych: Internetu, GPS-u czy nowoczesnych środków transportu. Coraz popularniejsze stają się city breaks - zagraniczne wyjazdy na weekend, zaś agencje turystyczne oferują jednodniowe wycieczki do pobliskich krajów. Przy odpowiedniej determinacji każdy przeciętnie usytuowany finansowo człowiek mógłby dostać się do dowolnego miejsca na świecie.\nSą to możliwości, o których żaden podróżnik nawet nie marzył jeszcze 60 lat temu. Trudno sobie wyobrazić, co zaoferuje nam branża w roku 2072.\nArtykuł przygotowany przez redakcję BiletyAutokarowe.pl - portalu, w którym kupisz tanie bilety autokarowe na kursy do 24 000 miejscowości w całej Europie.\nViews: 7272 views


10 spraw do załatwienia przed zajściem w ciążę - DrivingNuts.pl\nW poprzednim wpisie uprzedziłam Cię, co może być przerażające w wizji zostania czyjąś starą, oraz wyjaśniłam, w jakich sytuacjach strach ma wielkie oczy, a w jakich lepiej przygotować się na najgorsze. Jeśli mimo wszystko wizja macierzyństwa nie zdołała Cię przerazić, mam do Ciebie jeszcze parę słów porady z wyżyn swego aż półtorarocznego macierzyńskiego doświadczenia. Bo sama decyzja o tym, że chcesz hodować małego aliena w okolicach własnego pęcherza, to dopiero początek. Potem warto rozpocząć przygotowania. Nie mówmy o oczywistościach, takich jak wyprawka czy, na przykład, ojciec dziecka. Pomówmy o przedsięwzięciach nieco bardziej długofalowych, które warto przemyśleć i wdrożyć, zanim odnajdziesz siebie w stanie błogosławionym, czyli na klęczkach z głową w klozecie.\n1. Zwiedź kawał świata\nJeśli kręcą Cię podróże, to pośmigaj trochę tu i ówdzie, porób zdjęcia, polansuj się w social mediach, najedz się pyszności (zwłaszcza sushi, tatara, serów pleśniowych i wszystkiego, co surowe). Istnieją ludzie podróżujący z małymi dziećmi, ale to wyjątki potwierdzające regułę. Da się podróżować z dzieckiem, ale to tak czy siak jest to już zupełnie inne podróżowanie niż w pojedynkę. To już nie jest ta wolność i niezależność. Jesteś na całodobowym stand-by’u, a rytm dnia dostosowujesz do małego człowieka. Wyszalej się z prostej przyczyny – dzięki temu nie będzie Cię tak nosić, gdy utkniesz na rok, dwa albo i piętnaście w domu z maluchem, co, umówmy się, nie zawsze jest pasjonującą przygodą, czasem bywa po prostu męczące, nużące i frustrujące. Mi trochę wtedy pomaga przypominanie sobie o swoich mini-podróżach po Europie, i że jak już będę mogła, to do tego wrócę.\n2. Pofarbuj kudły\nBo w ciąży, jest taki pogląd, farbować włosów nie wolno. Chodzi o wdychanie chemicznych oparów z farb i kosmetyków. I chociaż większość farb teraz już podobno nie zawiera amoniaku, to często ciężarówki i tak „na wszelki wypadek” nie ryzykują i do fryzjera nie chodzą. Jeśli nie chcesz po 9 miesiącach wyglądać jak pół dupy zza krzaka, to zrób sobie taki fryz, który nawet z odrostami jakoś wygląda. Dla własnego dobrego samopoczucia.\n3. Odłóż kasę na czarną godzinę\nBo z noworodkiem u cyca, rozwalonym kroczem i w stanie emocjonalnym rozklejonej ameby będzie Ci prawdopodobnie niezwykle trudno dorabiać na boku, szukać zleceń, zakładać firmę czy szukać pożyczki, w razie jakiejś finansowej awarii. Da się to ogarnąć, ale po co fundować sobie stres, skoro możesz zajmować się w spokoju swoim maluchem, wiedząc, że jesteście finansowo zabezpieczeni.\n4. Znajdź dobrego ginekologa\nBo ja takowego nie miałam i gdy domowy test potwierdził ciążę, jeszcze przez kilka dni w wielkim stresie szukałam dobrego lekarza, u którego mogłabym na sto procent potwierdzić ciążę (i upewnić się, że to ciąża, a nie że umieram). ;) Z kolei do prowadzenia ciąży wybrałam lekarza z NFZ, żeby nie płacić za wszystkie badania krwi i usg (koszta prywatnie są kosmiczne). Tyle, że ten lekarz nie był szczególnie udany. Tydzień przed porodem spędziłam 8h w szpitalu, bo wysłał nas tam z nieprawidłowym KTG – okazało się, że źle wsadził papier do drukarki.\n5. Zrób sobie listę MĄDRYCH stron, z których będziesz czerpać wiedzę\nJa tu na blogu promuję i toleruję tylko naukowe źródła wiedzy, nie ma we mnie akceptacji dla znachorstwa, homeopatii i innych oszustów, fanatyków albo oszołomów. Nie trawię też ludowych mądrości i dobrych rad cioć kloć. Tobie oczywiście polecam podobne podejście. Jeśli usłyszysz jakąś opinię na temat ciąży, karmienia piersią, połogu, porodu czy hodowania małego człowieka, sprawdź to (!!!) w kilku lub kilkunastu różnych źródłach. Koniecznie jak najbardziej aktualnych – podręcznik z lat 70. może co najwyżej przyprawić Cię o ból głowy. Dezinformacja w społeczeństwie jest niestety zatrważająco ogromna i nie wszystkie krążące mity są rozpoznawalne na pierwszy rzut oka. Nawet ja – bardzo bardzo sceptyczna – czasem się na coś nabieram. Możesz też oczywiście zasięgnąć języka u lekarza lub położnej, tylko upewnij się, że aktualizują oni swoją wiedzę na bieżąco, czytają współczesne badania, opracowania i artykuły, i naprawdę siedzą w temacie, a nie będą jedynie schematycznie powtarzać różne mądrości (z czasów studiów dwadzieścia lat temu), które dawno zostały obalone. Jeśli usłyszysz, że nie wolno Ci pić soku pomarańczowego, dziecko musi się wypłakać, albo że po roku karmienia piersią mleko to sama woda – wiej. I nigdy nie wracaj.\nMoje ulubione i podstawowe źródła rzetelnej okołodzieciowej wiedzy:\nHafija.pl – rewelacyjny blog o karmieniu piersią, moim zdaniem must-read dla każdej przyszłej lub obecnej mamy. Rozwiewa w pył mnóstwo szkodliwych mitów, które usłyszysz, niestety, nawet w gabinetach lekarskich.\nMataja.pl – opis tego bloga mówi sam za siebie: „Ciąża i macierzyństwo oparte na dowodach naukowych”.\nTotylkoteoria.pl – blog poświęcony popularyzacji nauki; nie jest okołodzieciowy, ale rozprawia się z wieloma mitami.\nSrokao.pl – blog o kosmetykach dla mam i dzieci; rzetelna analiza składów chemicznych wszystkiego: oliwek, kremów, chusteczek itd. Jeśli nie chcesz smarować dziecka syfem, to lektura obowiązkowa!\n6. Naoglądaj się filmów i naczytaj książek\nBo ja np. myślałam, że w czasie ciąży i niemowlęctwa dziecka nadrobię wszelkie literackie i filmowe zaległości. No cóż. Nie nadrobiłam. W czasie ciąży czułam się jak kupa i oglądałam jedynie najbardziej nieambitne produkcje („Żony Hollywood”). Po porodzie nie było z moim mózgiem wiele lepiej, a potem, im moje dziecko było większe, tym mniej miałam czasu. Obecnie wyszarpuję dla siebie z trudem każdy kwadrans na książkę, pisanie bloga, ćwiczenie, nawet kąpiel.\n7. Wypij morze alkoholu\nA następnego dnia zastanów się, czy mogłabyś się tak czuć przez parę miesięcy, bo tak mniej więcej potrafi czasem wyglądać początek ciąży. Jak gigantyczny kac. Połączony z grypą żołądkową. Nie żebym Cię straszyła, ale wiedz, z czym się mierzysz.\n8. Wytańcz się\nWytańcz, wybaw, wytrenuj za wszystkie czasy, wyimprezuj, wyszalej. Przy małym dziecku prawie na pewno zwolnisz. Będziesz cały czas w ruchu, ale to jego życie zacznie gnać do przodu, a Twoje będzie się zdawało stać w miejscu. To może być cholernie trudne (dla mnie było i dalej jest), ale nie jest nie do ogarnięcia. Nic nie jest. :)\n9. Zapomnij o wszystkich powyższych punktach, bo każda ciąża jest inna i każde macierzyństwo też\nMoże będziesz podróżować z berbeciem, a może w ogóle nie będziesz miała ochoty na żadne wojaże. Może już dawno się wyszalałaś, a może Ty i Twój introwertyzm nie macie najmniejszej ochoty na żadne imprezy. Może właśnie w ciąży obejrzysz więcej filmów, niż przez całe życie. Może będziesz miała depresję poporodową (oby nie), a może będziesz kwitnąca, radosna, szczęśliwa i pełna energii. Nie wiadomo. Bądź gotowa na każdą ewentualność, ale nawet nie próbuj niczego zaplanować. Wyjdzie w praniu. I tak dasz sobie radę.\n10. Zadbaj o swoje zdrowie\nJeden, jedyny uniwersalny punkt. Zdrowie. Witaminy (kwas foliowy), zdrowe odżywianie, rzuć fajki i alko, spróbuj zafundować sobie trochę ruchu i rozciągania (może pomóc przy porodzie). Zadbaj też o zdrowie swojego chłopa, co by wyprodukował superplemnika. Przygotuj się psychicznie na chillout, ograniczenie imprez, sportu i podróżowania.\nI pamiętaj, że to wyciszenie jest potrzebne i ważne przed największym roller coasterem w Twoim życiu.\nŻeby nie było, że nie uprzedzałam!\nO tym, jak nagle świat stał się niesłychanie wzruszający (10)\nTagi: ciąża, dzieci, dziecko, macierzyństwo, parenting, przygotowania, rodzicielstwo, zdrowie


Exipure – Jak to działa? – Mikipl (Polska)\nExipure – Jak to działa?\nData wpisu 04.04.2022\nNajlepszy produkt na odchudzanie!\n✔ Aktywacja spalania tłuszczu\n✔ Szybka utrata wagi bez skutków ubocznych\n✔ Oczyszczona Formuła\n✔ Brak przeciwwskazań do stosowania\nUwagę dietetyków przykuwa nowa formuła intensywnego odchudzania, która jest prezentowana w postaci 100% kapsułek ziołowych i jest sprzedawana pod marką Exipure. Zgodnie z deklarowanymi przez producenta korzystnymi właściwościami, ten suplement diety gwarantuje przyspieszenie procesu spalania nadmiaru tłuszczu, a także uwolnienie kilkukrotnie większej ilości energii do ćwiczeń. Minął niecały rok od oficjalnego wprowadzenia tych kapsułek na rynek. Do tej pory w Internecie można znaleźć liczne recenzje na temat zalet i wad tego produktu, więc wiele osób może mieć wątpliwości i pytania. Jeśli interesują Cię dodatkowe informacje dotyczące Exipure, jesteśmy gotowi przedstawić je w tym przeglądzie.\nExipure – opis, cena, kupić, zamówić, dostawa\nWiększość osób z nadwagą szuka jakiejś „magicznej pigułki”, która pomoże im schudnąć w rekordowym czasie i bez szkody dla zdrowia. Niestety nie jest to możliwe. Każdy suplement diety jest jedynie narzędziem pomocniczym, którego celem jest zwiększenie efektywności wysiłków zmierzających do zmniejszenia procentowej zawartości tłuszczu podskórnego i ukształtowania idealnej sylwetki. Dlatego jeśli czekasz na jakiś magiczny efekt od Exipure, nie możesz tracić czasu i pieniędzy na zakup tego suplementu diety. Formuła pokazuje prawdziwe rezultaty tylko wtedy, gdy włożysz wysiłek w zwiększenie regularnej aktywności fizycznej, zmniejszenie spożycia kalorii i utrzymanie prawidłowego nawodnienia.\nCo wiemy o Exipure? Kapsułki zyskały dużą popularność na rynku suplementów diety ze względu na ich zdolność do spalania tłuszczu w najbardziej problematycznych obszarach (biodra, talia, brzuch itd.). Produkt opracowany na bazie składników roślinnych, które aktywują własne zasoby organizmu w celu skutecznego neutralizowania ewentualnych przyczyn odkładania się nadmiaru tłuszczu w organizmie.\nProdukt zawiera szeroką gamę naturalnych ekstraktów, w tym ekstrakt z liści oliwnych, berberyny i korzenia żeń-szenia. Używając Exipure otrzymujesz oryginalną formułę bez chemikaliów i GMO, która ma dość pozytywną reputację i jest zatwierdzona przez wielu ekspertów.\nCo jest głównym celem sukcesu ze stosowania kapsułek do utraty wagi Exipure:\nMożesz zwiększyć przerwy między posiłkami.\nSkuteczność treningu wzrasta o 150%.\nObniża się poziom cholesterolu i cukru we krwi.\nPrzywracana jest praca układu pokarmowego.\nPrzywraca funkcję przewodu pokarmowego.\nZwiększona odporność na przejadanie się.\nNastępuje najszybsze spalanie tłuszczu.\nRzuć palenie za pomocą SmokeQuit Therapy od razu.\nRozwiązywanie delikatnego problemu Proctolab w domu.\nDla diety niskowęglowodanowej Keto Matcha już dostępne dla wszystkich.\nWedług danych, które znaleźliśmy na oficjalnej stronie producenta Exipure, produkt należy do grupy suplementów diety dostępnych bez recepty, które mogą stosować kobiety i mężczyźni powyżej 18 roku życia, jeśli życzenie lub w celu rozwiązania istniejących problemów. Praktyka pokazuje, że to właśnie po zastosowaniu tej formuły w 98% przypadków dochodzi do przywrócenia sylwetki, znikają problemy z przejadaniem się, a tłuszcz znika naturalnie w możliwie najkrótszym czasie.\nPraktyka pokazuje, że dokładnie Exipure może być dobrym dodatkiem do budowania sylwetki i budowania mięśni. Oczywiście stosowanie suplementu diety najlepiej uzgodnić z ekspertami. Aby uzyskać i poprawić oczekiwany efekt, należy postępować zgodnie z zaleceniami producenta dotyczącymi stosowania tych kapsułek. Praktyka pokazuje, że za kilka dni od momentu pierwszego użycia produktu widoczne będą prawdziwe zmiany i ulepszenia. Aby utrwalić osiągnięte wyniki, musisz nadal prowadzić zdrowy tryb życia i dietę. Przede wszystkim dotyczy to zwiększania poziomu aktywności fizycznej, rezygnacji ze złych nawyków, kontrolowania apetytu oraz spożywania zdrowych, naturalnych produktów.\nPomimo dużej ilości odżywek i spalaczy tłuszczu na rynku, Exipure jest tym, co polecam moim klientom. Ten produkt wykazał wysoki poziom skuteczności i widziałam prawdziwe przykłady osób, którym udało się zrzucić nawet -18 kg w 4 tygodnie dzięki tym kapsułkom. Oczywiście w każdym indywidualnym przypadku wyniki mogą być drastycznie różne, ale najważniejsze jest to, że produkt pomaga uniknąć ponownego nagromadzenia wagi po udanej utracie wagi. Jeśli zastosujesz się nawet do najbardziej podstawowych zaleceń dotyczących utrzymania i kontrolowania własnej wagi, pomoże to jak najszybciej uporać się z istniejącym problemem.\nWybrać czy nie Exipure? Każdy musi podjąć własną decyzję. Przypominamy tylko, że każdy suplement diety zadziała tylko wtedy, gdy będziesz naprawdę gotowy na zmiany. Przed zastosowaniem suplementu diety skonsultuj się z lekarzem. Przeznaczony tylko dla osób powyżej 18 roku życia.\n← Fat Burn Active – suplement diety na odchudzanie → PX-300 STRONG – 100% naturalna formuła na wzmocnienie męskiej erekcji


Prezydent podpisał ustawę podnoszącą rentę socjalną\nOd czerwca renta socjalna wyniesie 878,12 zł netto - to 132,94 zł więcej niż obecnie. Pierwsze wypłaty w wyższej wysokości zostaną zrealizowane we wrześniu (z wyrównaniem od czerwca). Z danych ZUS wynika, że rentę socjalną pobiera 280 tys. osób (stan na marzec 2018 r.).\nCelem ustawy z dnia 9 maja 2018 r. o zmianie ustawy o rencie socjalnej jest podniesienie wysokości renty socjalnej do kwoty najniższej renty z tytułu całkowitej niezdolności do pracy. Do tej pory renta socjalna wynosiła 84 proc. kwoty najniższej renty z tytułu całkowitej niezdolności do pracy. Po zmianie będzie to 100 proc. Wysokość renty socjalnej wzrośnie tym samym z 865,03 zł brutto do 1029,80 zł brutto.\nPrawo do podwyższonej renty socjalnej będzie przysługiwać od 1 czerwca 2018 r., z tym że do końca sierpnia renty będą wypłacane w dotychczasowej wysokości, a we wrześniu 2018 r. nastąpi wyrównanie. Uprawnieni nie muszą składać żadnych wniosków o wyższe wypłaty - ponowne ustalenie wysokości rent socjalnych dokonane będzie z urzędu.\nUstawa, którą w poniedziałek podpisał prezydent, zostanie teraz przekazana do publikacji w Dzienniku Ustaw i wejdzie w życie z dniem 1 września 2018 r., z mocą wsteczną od dnia\nPodwyższenie renty było jednym z postulatów rodziców protestujących od 18 kwietnia w Sejmie. Domagają się jeszcze 500 zł dodatku na życie i rehabilitację.\nZgodnie z art. 4 ustawy o rencie socjalnej, przysługuje ona osobie pełnoletniej całkowicie niezdolnej do pracy z powodu naruszenia sprawności organizmu, które powstało: przed ukończeniem 18. roku życia, w trakcie nauki w szkole lub w szkole wyższej – przed ukończeniem 25. roku życia albo w trakcie studiów doktoranckich lub aspirantury naukowej. Ustalenia całkowitej niezdolności do pracy dokonuje lekarz orzecznik Zakładu Ubezpieczeń Społecznych, na zasadach i w trybie określonych w ustawie o emeryturach i rentach z Funduszu Ubezpieczeń Społecznych.


ujący się rozwodem musi systematycznie badać każdą sprawę w celu uzasadnienia dowodów potwierdzających. Skompilowana dokumentacja dokumentująca dowody musi obejmować każdy szczegół przed przekazaniem go do sądu. Praw\nW trakcie procesu rozwodowego prawnicy starają się zapewnić ochronę praw swojego klienta oraz sprawiedliwą ugodę po rozwiązaniu małżeństwa. Prawnik zajmujący się rozwodem musi systematycznie badać każdą sprawę w celu uzasadnienia dowodów potwierdzających. Skompilowana dokumentacja dokumentująca dowody musi obejmować każdy szczegół przed przekazaniem go do sądu. Praw\nJak pracują geodeci?Co robi na co dzień geodeta?Co musisz wiedzieć o pozycjonowaniu i innych sposobach marketinguCo warto wiedzieć o podatkach i księgowościZnaleźć dobrego prawnika szybciej?Co i jak z tą protezą?Komfort i ciepłoPrawidłowy poziom hormonów we krwi ? dlaczego to ważne?5 Sprawdzonych Sposobów Aby szkolić z ppożKursy bhp onlineJak wybrać biuro tłumaczeń?Tanie pozycjonowanieKilka kwestii związanych z energetyką i transformatoramiO zabiegach w klinikach medycyny estetycznejPozycjonowanie od strony inwestoraO domach opieki nad senioramiPostaw na nowoczesność - o wirtualnych biurachTylko w tym wpisie dowiesz się jak profesjonalnie kupić klimatyzacjęCzego jeszcze nie wiesz o programach z przeglądarkiSzukam 3 Osób, Którym Przekażę Rozwiązanie Jak kupić perfumy arabskiePILNE! Zobacz TYLKO Jeśli Chcesz cyklinować parkietBelgia, Niemcy, Holandia - wybierz podróż busemNieodzowny element ogrodzenia- bramaExpert services - electriciansŚlub czy inna uroczystość- trzeba DJ'aDo którego dentysty iść w ZabrzuDobre strony sauny w ogrodzieGrzybica CandidaDruk w różnych zakładach poligraficznych. Kilka faktówKrótki tekst o frezarkach


Przeprogramowanie w sterowniku uszkodzonych wejść/wyjść na rezerwowe wejścia/wyjścia. Wymiana podzespołów w szafach sterowniczych tj.: zasilaczy, bezpieczników, styczników,itp. Udzielanie telefonicznych informacji na temat awarii automatyki w/g podanych schematów. Podgląd działania automatyki przez internet. Remonty szaf sterowniczych na obiektach.\nPodstawowa wiedza na temat pisania programów dla sterowników PLC. Umiejętność czytania schematów elektrycznych.Umiejętność okablowania szaf elektrycznych według schematu.Mile widziane uprawnienia SEP do 1KV. Prawo jazdy kat.B.Podstawowa znajomość języka angielskiego. Gotowość do krótkich max.4 dni wyjazdów po Polsce - na serwisy, w przyszłości także zagranicznych podróży służbowych.


BREVETY - GOK Charsznica\nZe względu na sytuację, jaka panuje obecnie\ninformujemy, że na tą chwilę\norganizacja brevetów została zawieszona.\nGminny Ośrodek Kultury w Charsznicy we współpracy z Fundacją Randonneurs Polska zaprasza wszystkich pasjonatów turystyki rowerowej, ale też ludzi lubiących wyzwania, głodnych przygód, wrażeń i sprawdzania granic własnych możliwości, do udziału w przejazdach rowerowych, tzw. Brevetach.\nBrevety nie są wyścigami i nie ma w nich lokat za najszybsze pokonanie trasy. Są to przejazdy po ściśle ustalonych trasach, w których zwycięzcą jest każdy, kto osiągnie linię mety w wyznaczonym limicie czasu. Podczas pokonywania dystansu na uczestników czekają punkty kontrolne (mniej więcej co 70 km), minimum jeden punkt żywieniowy, a w przypadku dystansów dłuższych - punkt noclegowy.\nLimity czasowe nałożone na poszczególne dystanse nie są wygórowane i pozwalają uczestnikowi jechać ze stałą prędkością 15 km/h, co stwarza możliwość ukończenia dystansu nawet mniej doświadczonym cyklistom.\nPlanujemy w roku 2020 zorganizować trzy Brevety, do których bazą wypadową czyli miejscem startu i mety będzie Hala Sportowa GOK w Charsznicy, mieszcząca się przy ul. Mickiewicza 1 A:\nBrevet "ORLE GNIAZDA"\nna dystansie 200 km\nBrevet "WOKÓŁ SMOGU"\nna dystansie 300 km\nBardzo ciekawa trasa, potocznie nazwana „Wokół smogu”, ze względu na to, że jest wytyczona dookoła Krakowa. Biegnie przez Miechów, Proszowice, Nowe Brzesko, Niepołomice, Mogilany, Czernichów, Tenczynek, Krzeszowice, Bukowno, Klucze, Ogrodzieniec, Pilicę, Żarnowiec, Sędziszów i Kozłów. Uczestnicy muszą się stawić na linii mety w ciągu 20 godzin od startu.\nBrevet "BIESZCZADZKI TRAKT"\nna dystansie 600 km\nTrasa jeszcze nie jest ostatecznie ustalona, ale na pewno będzie wytyczona w Bieszczady i z powrotem. Limit czasu na pokonanie dystansu wynosi 40 godzin.\nKażdy uczestnik, któremu uda się ukończyć brevet, otrzyma pamiątkowy medal za udział. Dodatkowo uczestnicy, którzy ukończą wszystkie trzy brevety otrzymają trofeum, tzw. "Koronę Charsznicy", tworzące całość z medalami za poszczególne dystanse.\nKorona Charsznicy (spersonalizowana):


Z Gry o tron do spin-offu Żony idealnej\nZ "Gry o tron" do spin-offu "Żony idealnej"\nRose Leslie znana z serialu "Gra o tron" zasili jak na razie wyłącznie kobiecą obsadę spin-offu "Żony idealnej".\nW nowym serialu wystąpią Christine Baranski i Cush Jumbo, które w oryginalne grały prawniczki Diane Lockhart i Luccę Quinn. Akcja rozgrywać będzie się rok po wydarzeniach z ostatniego odcinka "Żony idealnej". Spin-off koncertować się będzie na wielkim finansowym przekręcie, który dotknął obydwie prawniczki.\nUdział wcześniej potwierdziła Sarah Steele, która ponownie zagra znaną z macierzystej produkcji Marissę Gold, córkę Elia Golda (Alan Cumming). Rose Leslie wcieli się w Maię, wnuczkę Diane (Baranski), która dołącza do kancelarii.\nRose Leslie znana jest z roli Ygritte w "Grze o tron" i Gwen Dawson w "Downton Abbey". Brytyjka grała także w filmach "Morgan" i "Honeymoon" oraz serialach "Utopia" i "Luther".\nprzysłał Megafon.pl\t– 13 pazdziernika 2016, 02:50\nautoryzował ImiTaCjE\t– 13 pazdziernika 2016, 09:02