Por momentos da la impresión que todos, absolutamente todos -cada uno a su manera-, hacen campaña por #BregmanPresidenta.
Todos. Menos la izquierda(*).
Fuente: https://www.letrap.com.ar/politica/encuesta-myriam-bregman-encabeza-el-ranking-imagen-positiva-y-javier-milei-queda-tercer-lugar-n5424163
(*) ¿Con excepción del Pollo Sobrero?
#pts #is #po #fit #fitu #mst #cs #ryr #ayl #mas #nmas

HEBEFACE
與YT大哥約戰網吧...他竟然是CS老手!? 當年他沉迷什麼遊戲...?| 電玩一族 周殷廷
#HEBEFACE #YT #YANTING #周殷廷

https://www.youtube.com/watch?v=-jshwZKkygU

與YT大哥約戰網吧...他竟然是CS老手!? 當年他沉迷什麼遊戲...?| 電玩一族 周殷廷

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https://www.wacoca.com/media/671770/ なぜ電車はハンドルなしで曲がれる?日テレの人気番組「所さんの目がテン!×学研の図鑑LIVE」の 鉄道の科学図鑑が発売に | 旅とおでかけ 鉄道チャンネル #546 #Ch546 #CS #television #tv #TVPrograms #スカパー #チャンネル #テレビ #テレビ番組 #なぜ電車はハンドルなしで曲がれる?日テレの人気番組「所さんの目がテン!×学研の図鑑LIVE」の鉄道の科学図鑑が発売に #前面展望 #鉄道 #鉄道コラム #鉄道チャンネル #鉄道ニュース #電車
📰 "CellBRIDGE: Learning Cellular Trajectories via Interaction-Aware Alignment"
https://arxiv.org/abs/2605.30635 #Q-Bio.Gn #Dynamics #Cs.Lg #Cell
CellBRIDGE: Learning Cellular Trajectories via Interaction-Aware Alignment

Inferring dynamics from population snapshots is a fundamental challenge in machine learning and biology. In scRNA-sequencing (scRNA-seq), destructive measurements preclude direct tracking of individual cells across time, making trajectory inference underdetermined. Optimal Transport (OT) provides a principled framework for snapshot alignment, but a long-standing modeling question is which cost functions yield biologically meaningful couplings. Standard OT approaches rely on gene-expression distances, implicitly treating cells as independent points and neglecting structured cell-cell communication mediated by ligand-receptor signaling. We introduce CellBRIDGE (Cell-Based Regularized Interaction-Driven Gene Expression), which augments feature-based OT with a directed, typed interaction cost derived from ligand-receptor activity. By explicitly modeling cell-cell communication, CellBRIDGE improves cross-snapshot couplings and downstream trajectory estimates across synthetic and real scRNA-seq datasets relative to feature-only baselines. Notably, CellBRIDGE enables mechanistically interpretable in silico perturbations: on lung cancer data, silencing specific ligand-receptor pairs induces trajectory shifts that recapitulate expected effects of targeted pathway inhibition.

arXiv.org
📰 "Identifying Connectivity Distributions from Neural Dynamics Using Flows"
https://arxiv.org/abs/2603.26506 #Dynamics #Q-Bio.Nc #Matrix #Cs.Lg
Identifying Connectivity Distributions from Neural Dynamics Using Flows

Connectivity structure shapes neural computation, but inferring this structure from population recordings is degenerate: multiple connectivity structures can generate identical dynamics. Recent work uses low-rank recurrent neural networks (lrRNNs) to infer low-dimensional latent dynamics and connectivity from observed activity, enabling a mechanistic interpretation of the dynamics. However, standard approaches for training lrRNNs can recover spurious structures irrelevant to the underlying dynamics. We first characterize the identifiability of connectivity structures in lrRNNs and determine conditions under which a unique solution exists. To find such solutions, we develop an inference framework based on maximum entropy and continuous normalizing flows (CNFs), trained via flow matching. Instead of estimating a single connectivity matrix, our method learns a distribution over connection weights that is maximally unbiased over unidentifiable components while matching the observed dynamics. This approach captures complex yet necessary distributions such as heavy-tailed connectivity found in empirical data. We validate our method on synthetic datasets with connectivity structures that generate multistable attractors, limit cycles, and ring attractors, and demonstrate its applicability in recordings from rat frontal cortex during decision-making. Our framework shifts circuit inference from recovering connectivity to identifying which connectivity structures are computationally required, and which are artifacts of underconstrained inference.

arXiv.org
https://www.wacoca.com/news/2849476/ 北海道新幹線延伸を見据え「札幌駅」が大規模リニューアル!スペース1.5倍の新エキナカ商業施設やカマクラ待合室、東西コンコース刷新の全貌 | 旅とおでかけ 鉄道チャンネル #546 #Ch546 #CS #HOKKAIDO #スカパー #チャンネル #前面展望 #北海道 #北海道新幹線延伸を見据え「札幌駅」が大規模リニューアル!スペース15倍の新エキナカ商業施設やカマクラ待合室、東西コンコース刷新の全貌 #鉄道 #鉄道コラム #鉄道チャンネル #鉄道ニュース #電車

So I logged into Counterstrike 2 after quite a long time (mainly playing CS GO back then... 2013-ish) and it's just crazy what some skins and cases are worth now. Even the ugly ones 😂
About 30€ for a 2013 case 
Makes for some nice budget for upcoming indie titles 

The market there is even more crazy than the current stock market lol

#cs #steam #communitymarket

https://www.walknews.com/1313090/ 北海道新幹線延伸を見据え「札幌駅」が大規模リニューアル!スペース1.5倍の新エキナカ商業施設やカマクラ待合室、東西コンコース刷新の全貌 | 旅とおでかけ 鉄道チャンネル #546 #Ch546 #CS #Hokkaido #スカパー #チャンネル #前面展望 #北海道 #北海道新幹線延伸を見据え「札幌駅」が大規模リニューアル!スペース15倍の新エキナカ商業施設やカマクラ待合室、東西コンコース刷新の全貌 #鉄道 #鉄道コラム #鉄道チャンネル #鉄道ニュース #電車

<独占生中継> DISH// HALL TOUR 2026 “aRange”|バラエティ・音楽|テレ朝チャンネル

北村匠海、矢部昌暉、橘柊生、泉大智による4人組バンド・DISH//。ジャンルにとらわれない幅広い音楽性と、ライブで魅せる熱量あふれるパフォーマンスで支持を集め続けている。 約3年ぶり、6枚目となるフルアルバム『aRang [...]
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https://www.magmoe.com/3001628/tv/2026-05-29/

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