noviny.sk 
Nový investor – nové byty. Štát našiel ďalšieho investora, ktorý plánuje stavať byty v rámci systému štátneho nájomného bývania. Do desiatich rokov má postaviť 3-tisíc bytov.
Karel 'Clock' K."účelově tato politička svojí celoživotní neoliberální politikou vytváří společenské podmínky k vytvoření stresu, prekarizace rodin, nedostupného bydlení, prostě prostředí, které je spouštěč ke všem závislostem, a potom si vybírá tyto strašlivé kauzy a vše svaluje na individuální chyby naprosto přetížených sociálních pracovníků"
"Teď se, vážené kolegyně a kolegové, opravdu hraje o budoucnost sociální práce v této zemi. Jde o to, zda se vrátíme k praxi sociálního útlaku”, na které se tak těší velká skupina tzv. MAGA OSPOD"
https://blisty.cz/art/133303-nejde-mlcet-v-cesku-nastupuje-totalni-utlak.html
#neoliberal #stress #family #housingcrisis #addiction #oppression #czech #czechia #czechrepublic #česko #český #českárepublika #režim #stát #socialwork
Rxiv mechanobio📰 "Riemannian Generative Decoder"
https://arxiv.org/abs/2506.19133 #CellDivision #Q-Bio.Qm #Stat.Ml #Cs.Lg #Cell
https://arxiv.org/abs/2506.19133 #CellDivision #Q-Bio.Qm #Stat.Ml #Cs.Lg #Cell
Riemannian Generative Decoder
Euclidean representations distort data with intrinsic non-Euclidean structure. While Riemannian representation learning offers a solution by embedding data onto matching manifolds, it typically relies on an encoder to estimate densities on chosen manifolds. This involves optimizing numerically brittle objectives, potentially harming model training and quality. To completely circumvent this issue, we introduce the Riemannian generative decoder, a unifying approach for finding manifold-valued latents on any Riemannian manifold. Latents are learned with a Riemannian optimizer while jointly training a decoder network. By discarding the encoder, we vastly simplify the manifold constraint compared to current approaches which often only handle few specific manifolds. We validate our approach on three case studies -- a synthetic branching diffusion process, human migrations inferred from mitochondrial DNA, and cells undergoing a cell division cycle -- each showing that learned representations respect the prescribed geometry and capture intrinsic non-Euclidean structure. Our method requires only a decoder, is compatible with existing architectures, and yields interpretable latent spaces aligned with data geometry. Code available on https://github.com/yhsure/riemannian-generative-decoder.
📰 "M-CaStLe: Uncovering Local Causal Structures in Multivariate Space-Time Gridded Data"
https://arxiv.org/abs/2605.00398 #Physics.Ao-Ph #Dynamics #Stat.Ml #Cs.Lg #Cell
https://arxiv.org/abs/2605.00398 #Physics.Ao-Ph #Dynamics #Stat.Ml #Cs.Lg #Cell
M-CaStLe: Uncovering Local Causal Structures in Multivariate Space-Time Gridded Data
Causal graph discovery for space-time systems is challenging in high-dimensional gridded data, which often has many more grid cells than temporal observations per cell. The Causal Space-Time Stencil Learning (CaStLe) meta-algorithm was developed to address that niche under space-time locality and stationarity assumptions, but it is currently limited to univariate analyses. In this work, we present M-CaStLe. M-CaStLe generalizes the local embedding and parent-identification phases of CaStLe to jointly model local within-variable and cross-variable space-time causal structures in gridded data. Like CaStLe, by constraining candidate parents to a constant-size space-time neighborhood and pooling spatial replicates, M-CaStLe increases effective sample size to make discovery tractable in high-dimensional settings. We further decompose the resulting multivariate stencil graph into reaction and spatial graphs to aid interpretation in complex settings. We study M-CaStLe in four settings: a multivariate space-time vector autoregression benchmark with known ground truth, an advective-diffusive-reaction partial differential equation verification problem with derived physical reference structure, an atmospheric chemistry case study in a low-temporal-sample regime, and an El Niño Southern Oscillation study on reanalysis data, identifying phase-dependent ocean--atmosphere coupling. Across these settings, M-CaStLe more accurately recovers multivariate causal structure in controlled settings and identifies important physical dynamics in real-world case studies. Overall, M-CaStLe advances causal discovery for multivariate space-time systems while retaining interpretability at the grid level.
@@martin Možnost vytisknout normy ČSN je dle mého názoru irelevantní. To by musela být možnost vytisknout ČSN zdarma v neomezeném počtu norem ve vzdálenosti docházky, což jsi neuvedl.
Normy často odkazují jedny na druhou proto je možné že kvuli jednomu detailu v zákoně člověk bude potřebovat vytisknout třeba 15 různých norem, a navíc nebude vědět všechny potřebné normy najednou, protože vytiskne jednu, veme domu, tam nastuduje, vidí že odkazuje na další, bude muset jít vytisknout další atd.
Občané nemusí mít volný příjem na placení tištění norem a opakovaných MHD lístků tam a zpět. Zejména když v dnešní době víc než 50% obyvatelstva má nedůstojně nízkou mzdu:
"Důstojná mzda přesáhla 48 tisíc korun.Většina pracujících na ni nedosáhne"—"ceny bydlení"
"V Praze[…]náklady na bydlení[…]důstojná mzda[…]57 tisíc korun"
Takže dle mého názoru (DMN) je to státem páchané vyděračství, delegitimizace režimu, porušení sociální smlouvy státu a kafkovský režim kde jsou tajné právní normy které lidé nemohou znát zdarma, čímž DMN přestávají být legitimními právními normami a stávají se perzekucí - zneužíváním - za každou cenu.
#legitimita #stát #právnístát #ruleoflaw #legalnorms #illegitimateregime #regime #contempt #ČSN
Důstojná mzda přesáhla 48 tisíc korun. Většina pracujících na ni nedosáhne
K důstojnému životu potřebuje pracující člověk téměř padesát tisíc hrubého měsíčně. V Praze a v Brně ještě více. Pro mnohé nedosažitelnou částku ženou vzhůru ceny bydlení. Čísla dnes zveřejnila Platforma pro minimální důstojnou mzdu.
Walk Newshttps://www.walknews.com/1276744/ ウクライナ、ロシア南部製油所に無人機攻撃 過去2週間で3回目 | ロイター #ASIA #ASXPAC #CEEU #CISC #CMPNY #COM #CRU #CWP #DEST:NOJPTPM #DEST:NOJPWDM #DEST:NOJPZTM #DIP #DIS #DISTLL #DRONE #EMEA #EMRG #ENER #ENFF #ENG #ENR #ENV #EUROP #GEN #HOIL #INCEN #INDS #JFOR #JLN #MTPIX #NASIA #NEWS1 #NRG #OILG #OILI #POL #PORTOP #PROD #PRTSV #PUBL #REF #REPI:EXPLORATIONPRODUCTION #REPI:FUELOIL #REPI:GRIDINFRASTRUCTURE #REPI:TRANSPORTFUELS #RU #Russia #SCI #STAT #TNSI #TOPCMB #TOPNWS #TPT #TRAN #TRD #TRN #UA #WAR #ロシア
Petr Tesařík
Japan Pop Newshttps://www.wacoca.com/news/2818526/ ＥＵ、対ウクライナ融資実施へ 原油輸送再開受けハンガリーが賛同 | ロイター #Asia #ASXPAC #CEEU #CISC #CMPNY #Com #Cru #DEST:NOJPTPM #DEST:NOJPWDM #DEST:NOJPZTM #dip #EEU #EMEA #EMRG #ENER #ENFF #eng #ENR #EU #EUROP #Europe #EuropeanUnion #EZC #Gen #HU #INTAG #JFOR #JLN #MTPIX #MTVID #NASIA #NEWS1 #NRG #OILG #POL #PPL #PUBL #PXP #REF #REPI:GRIDINFRASTRUCTURE #Ru #SK #STAT #TNPT #TOPCMB #TOPNWS #TRN #UA #ヨーロッパ #欧州 #欧州連合
AzaNovinyDigitalizovat zbývá do února 2027 státu ještě 24 pct služeb
AzaNoviny - PC a Internet
#digitalizace #stat #cesko #vlada #sluzby
https://azanoviny.eu/2026/04/22/digitalizovat-zbyva-do-unora-2027-statu-jeste-24-pct-sluzeb/
AzaNoviny - PC a Internet
#digitalizace #stat #cesko #vlada #sluzby
https://azanoviny.eu/2026/04/22/digitalizovat-zbyva-do-unora-2027-statu-jeste-24-pct-sluzeb/
Digitalizovat zbývá do února 2027 státu ještě 24 pct služeb
Digitalizovat zbývá do února 2027, tedy do odložené účinnosti zákona o právu na digitální služby, digitalizovat státu ještě 24 % služeb. Digitalizovat je tak třeba celkem 1327 z 1378 služeb, které je ještě potřeba převést do digitální podoby. 51 služeb které ještě zbydou, a které spadají pod tři resorty, stát digitalizovat zejména kvůli probíhajícím změnám
https://www.wacoca.com/news/2817989/ ウクライナ、ドルジバ・パイプライン原油輸送を22日再開へ＝業界筋 | ロイター ##war #Asia #ASXPAC #CEEU #CEEUE #CISC #Com #CWP #DEST:NOJPTPM #DEST:NOJPWDM #DEST:NOJPZTM #dip #EEU #EMEA #EMEAE #EMRG #ENER #ENFF #eng #ENQSVC #ENR #EU #EUROP #GASPIP #GASU #GASU1 #Gen #INTAG #JFOR #JLN #MTPIX #NASIA #NRG #OGTR #OILG #OILI #POL #PPL #REPI:EXPLORATIONPRODUCTION #REPI:GRIDINFRASTRUCTURE #REPI:PIPELINESTRANSPORT #Ru #STAT #TNPT #TOPCMB #TOPNWS #TRN #UA #Ukraine #UTIL #ウクライナ
