In cosa il capitalismo è diverso dal socialismo? Risposta dettagliata

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Lo sapevate?

In che modo il capitalismo è diverso dal socialismo?

Il sistema della libera impresa e del lavoro salariato (nella vita quotidiana - capitalismo) implica un mercato libero, cioè i prezzi dei beni, i salari, ecc., dipendono solo dall'offerta e dalla domanda. L'autoregolamentazione dei prezzi, il dinamismo e l'efficienza della produzione caratteristici dei rapporti di mercato sotto il capitalismo si combinano con una netta divisione della società in ricchi e poveri, una protezione sociale insufficiente per i poveri e la ricerca del profitto ad ogni costo.

Il cosiddetto socialismo sta pianificando al di sopra di tutti gli indicatori economici. Significa il potere della burocrazia, che di per sé non produce nulla, e la scarsa qualità dei prodotti. Allo stesso tempo, il tenore di vita di tutti i segmenti della popolazione differisce leggermente; Questo livello, sebbene basso, è stabile.

Ci sono anche molti modelli "transitori" dell'economia.

Autore: Mendeleev V.A.

Fatto interessante casuale dalla Grande Enciclopedia:

Chi e quando ha scoperto i satelliti di Marte?

Le lune di Marte (Phobos e Deimos) furono scoperte per la prima volta dall'astronomo americano Asaph Hall (1829-1907) nel 1877.

La cosa più sorprendente, tuttavia, è che la presenza di due satelliti su Marte fu prevista già a metà del 1667° secolo dallo scrittore inglese Jonathan Swift (1745-1694) e dal filosofo francese Voltaire (1778-XNUMX). Parlando nei famosi "I viaggi di Gulliver" sulle conquiste dei Lapuziani nel campo dell'astronomia, Swift riferisce che "hanno scoperto due piccole stelle o due satelliti in orbita attorno a Marte". A questo proposito, i nomi di Swift e Voltaire sono assegnati a due crateri su Deimos.

Meno noto, ma non meno interessante è il fatto che nell'epopea georgiana, risalente alla metà del XVI secolo, uno dei parametri dell'orbita di Deimos è indicato con molta precisione (molto più accuratamente che nei Viaggi di Gulliver): " Nel cielo di questa stella (Marte) c'è un'altra stella, la cui orbita è 50 eji", che, tradotta in moderne unità di lunghezza, è di circa 280mila chilometri (150 eji equivale a circa 1 chilometri). La lunghezza dell'orbita di Deimos, secondo i dati moderni, è di 3 chilometri.

Prova la tua conoscenza! Lo sapevate...

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Intelligenza artificiale per una rapida scoperta di farmaci 14.07.2022

I ricercatori del MIT hanno sviluppato il modello di apprendimento profondo EquiBind, che è 1200 volte più veloce dei colleghi nel legare le molecole alle proteine per creare farmaci.

Prima di sviluppare un farmaco, i ricercatori devono prima trovare molecole che possano "agganciarsi" a specifiche proteine bersaglio. Tuttavia, questo processo richiede notevoli risorse finanziarie e computazionali. Inoltre, ci vogliono decenni per sviluppare e testare un nuovo farmaco e il 90% delle scoperte fallisce, hanno affermato gli scienziati.

Secondo l'autore principale dello studio, Hannes Stark, i metodi esistenti per legare un ligando a una proteina sono come "cercare di inserire una chiave in una serratura con molti buchi della serratura".

"I modelli tipici richiedono molto tempo e valutano ogni corrispondenza prima di scegliere quella migliore. Al contrario, EquiBind prevede direttamente la posizione esatta di una chiave in un solo passaggio senza una preventiva conoscenza della tasca proteica target, nota come "corrispondenza cieca".

Il modello ha un ragionamento geometrico integrato che lo aiuta ad apprendere la fisica sottostante delle molecole e fare previsioni migliori di fronte a nuovi dati sconosciuti, affermano i ricercatori.

Il direttore dei dati di Relay Therapeutics, Pat Walters, ha suggerito agli scienziati di testare il sistema su un farmaco e una proteina esistenti utilizzati nel trattamento del cancro ai polmoni, della leucemia e dei tumori del tratto gastrointestinale. Secondo lui, l'algoritmo ha legato con successo i ligandi alle proteine, cosa che i metodi tradizionali non sono riusciti a fare.

"EquiBind offre una soluzione unica al problema dell'aggancio che include sia la previsione della posa che l'identificazione della posizione dell'ancora", afferma Walters.

I ricercatori hanno in programma di presentare l'algoritmo alla Conferenza internazionale sull'apprendimento automatico. Stark ha dichiarato che il team intende raccogliere più feedback sul sistema da esperti del settore per migliorarlo.

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