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Los fósiles revelan el desarrollo de los primeros sistemas nerviosos en el filo

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El descubrimiento arroja luz sobre el desarrollo temprano del sistema nervioso en las mudas animalesun grupo que incluye insectos, nematodos y gusanos bariátricos. La evidencia fósil de la Formación Quanquanpu del Cámbrico Temprano ha revelado detalles de la estructura del cordón nervioso ventral en organismos antiguos, proporcionando información fundamental sobre evolutivo Historia de este componente crucial del sistema nervioso central. El descubrimiento permite vislumbrar la estructura del sistema nervioso de uno de los linajes de muda más antiguos conocidos.

Detección de fósiles del Cámbrico

De acuerdo a En un estudio titulado Preservación y evolución temprana de la médula nerviosa ventral de Scalidophoran publicado en Science Advances, los científicos analizaron fósiles de sedimentos del Cámbrico, incluidos los de Eopriapulites y Eokinorhynchus. Según lo informado por phs.org, los hallazgos sugieren que los antepasados ​​de los escalidóforos, un subgrupo de acanthora, poseían un único cordón nervioso ventral. Los investigadores notaron estructuras a lo largo del lado ventral de estos antiguos. Organismos vivosSe parecen a los cordones nerviosos ventrales de los gusanos Priapole modernos.

El Dr. Ding Wang de la Universidad Northwest y el Dr. Jean Vanier de la Universidad de Lyon señalaron a phys.org que estas impresiones representan ejemplos tempranos del diseño del sistema nervioso observado en las mudas actuales. Esta evidencia apoya la hipótesis de que un solo cordón nervioso ventral era la condición ancestral de este grupo.

Implicaciones para la biología evolutiva

El estudio destaca los vínculos evolutivos entre la estructura del cordón nervioso ventral y la segmentación de los planos corporales en las mudas. Según una declaración a phys.org de la Dra. Chima Martin Doran de la Universidad Queen Mary de Londres, los hallazgos sugieren que el ancestro común de todas las mudas probablemente tenía un único cordón nervioso ventral. Se cree que los cambios que conducen al emparejamiento de los cordones nerviosos, observados en artrópodos y artrópodos, evolucionaron de forma independiente, lo que refleja una adaptación a estructuras corporales segmentadas.

La Dra. María Herranz de la Universidad Rey Juan Carlos ha sugerido que la aparición de cordones nerviosos emparejados puede haber mejorado el movimiento y la coordinación en animales segmentados durante la transición del Precámbrico al Cámbrico. Estos resultados confirman el papel de Fósil Estudios para revelar las complejidades del desarrollo animal temprano.

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Telefónica dice haber sufrido una violación de sistemas, con datos internos filtrados en línea

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  • Los piratas informáticos afirmaron recientemente haber pirateado Telefónica y robado información confidencial
  • La compañía confirmó el hack y dijo que estaba investigando el asunto.
  • Los estafadores irrumpieron en el sistema interno de tickets

El gigante español de las telecomunicaciones Telefónica confirmó un ciberataque y dijo que actualmente está investigando su alcance y daño potencial.

Esta noticia llega después de que los ciberdelincuentes publicaran un nuevo hilo en un foro de la web oscura que contenía una base de datos de Jira supuestamente propiedad de la empresa. Uno de los atacantes habló. pitidocomputadora El “sistema de tickets interno” es un servidor interno de desarrollo y tickets de Jira que Telefónica utiliza para informar y resolver problemas internos, dijo.

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Un investigador recibe una gran recompensa por encontrar un error en Facebook capaz de abrir las compuertas de sus sistemas internos

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  • Meta soluciona una vulnerabilidad de seguridad en la plataforma de Facebook Ads
  • El investigador que descubrió el defecto recibió una recompensa de 100.000 dólares
  • La falla permitió al investigador tomar control efectivo del servidor de Facebook.

Meta otorgó al investigador de ciberseguridad Ben Sadeghipour una recompensa de 100.000 dólares después de que descubrió una vulnerabilidad en la plataforma publicitaria de Facebook en octubre de 2024.

La falla le permitió a Sadeghipour ejecutar comandos en el servidor interno de Facebook que alberga la plataforma, dándole control del servidor.

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Un ciberataque a Japan Airlines interrumpió los vuelos, pero los sistemas ahora parecen haber vuelto a la normalidad

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  • Japan Airlines experimentó una importante interrupción de la red
  • Una investigación reveló un ciberataque por parte de un actor de amenazas desconocido
  • El ataque duró unas horas y provocó el retraso de algunos vuelos.

Japan Airlines confirmó que fue objeto de un ciberataque que provocó una interrupción generalizada del sistema y el retraso de más de 20 vuelos nacionales.

La aerolínea notó por primera vez que algo andaba mal cuando parte de la red que conectaba los sistemas internos y externos falló. Una breve investigación encontró que el actor de amenazas intentó saturar la red enviando transferencias masivas de datos, similar a un ataque distribuido de denegación de servicio (DDoS).

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Muchas empresas se sienten atrapadas en sistemas CRM heredados debido a la complejidad, las interrupciones y los costos.

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  • Los líderes exigen un CRM más simple con soporte y retorno de la inversión inmediatos
  • Las empresas se sienten atrapadas por el costo y la complejidad de la gestión de relaciones con los clientes (CRM).
  • Las transformaciones exitosas de CRM mejoran la eficiencia empresarial

A pesar de la gran popularidad de los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), muchas organizaciones sufren insatisfacción.

Un informe reciente de Workbooks encontró que el 80% de los profesionales de ventas y marketing utilizan un Gestión de relaciones con el cliente.Sólo el 31% siente que su sistema actual satisface adecuadamente sus necesidades.

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Los sistemas de aprendizaje automático de código abierto son muy vulnerables a las amenazas a la seguridad

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  • MLflow ha sido identificada como la plataforma de aprendizaje automático de código abierto más vulnerable
  • Las fallas en el recorrido del directorio permiten el acceso no autorizado a archivos en Weave
  • Los problemas de control de acceso a ZenML Cloud permiten riesgos de escalada de privilegios

Un análisis reciente del panorama de seguridad para los marcos de aprendizaje automático (ML) ha revelado que el software de ML está sujeto a más vulnerabilidades que categorías más maduras como DevOps o servidores web.

La creciente adopción del aprendizaje automático en todas las industrias resalta la necesidad crítica de proteger los sistemas de aprendizaje automático, ya que las vulnerabilidades pueden provocar acceso no autorizado, filtraciones de datos y operaciones comprometidas.

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Los ataques de fraude de identidad mediante IA engañan a los sistemas de seguridad biométrica

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  • Los selfies deepfake ahora pueden eludir los sistemas de verificación tradicionales
  • Los estafadores explotan la inteligencia artificial para crear una identidad sintética
  • Las organizaciones deben adoptar métodos avanzados de detección basados ​​en el comportamiento

Último informe mundial sobre fraude de identidad AU10TIX Revela una nueva ola en Fraude de identidadimpulsado en gran medida por ataques basados ​​en inteligencia artificial.

Al analizar millones de transacciones entre julio y septiembre de 2024, el informe revela cómo las plataformas digitales en todos los sectores, especialmente las redes sociales, los pagos y las criptomonedas, enfrentan desafíos sin precedentes.

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Claude AI y otros sistemas pueden ser vulnerables a preocupantes ataques de inyección de comandos

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  • Los investigadores de seguridad engañaron a Claude Computer de Anthropic para que descargara y ejecutara malware
  • Dicen que otras herramientas de inteligencia artificial también pueden ser engañadas por inyecciones rápidas
  • También se puede engañar a GenAI para que escriba, compile y ejecute malware

A mediados de octubre de 2024, Anthropic lanzó el Claude Computer Use Model, un modelo de inteligencia artificial (IA) que le permite a Claude controlar el dispositivo, y los investigadores ya han encontrado una manera de abusar de él.

El investigador de ciberseguridad Johan Renneberger describió recientemente cómo pudo hacer un mal uso de una computadora y descargar y ejecutar una IA. malwareademás de permitirle comunicarse con su infraestructura C2, todo a través de indicaciones.

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Las colisiones de galaxias antiguas pueden explicar la formación de sistemas estelares tempranos masivos

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Los orígenes de las galaxias más grandes del universo han sido durante mucho tiempo un misterio AstrónomosEs posible que lo haya revelado un nuevo estudio publicado en Nature el 4 de diciembre. Los investigadores han sugerido que las colisiones cósmicas entre galaxias hace miles de millones de años podrían haber creado sistemas estelares más masivos. Estas galaxias, a diferencia… vía Láctea nivel torbellino La figura muestra una estructura esférica hinchada. Según los resultados, estas colisiones probablemente ocurrieron cuando el universo tenía entre 1 y 5 mil millones de años y se caracterizaron por intensas explosiones de formación estelar.

Observaciones clave realizadas con ALMA

Observaciones realizadas por el Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (Alma) en el norte de Chile jugó un papel crucial en esta investigación. Un equipo dirigido por Qing Hua Tan del Observatorio de la Montaña Púrpura examinó la distribución de la luz de más de 100 galaxias distantes. Estas galaxias, identificadas en datos de archivo de los proyectos A3COSMOS y A3GOODSS, han sido estudiadas por su intensa actividad de formación estelar.

Tan declaró a Nature que la evidencia directa era tan Encontró Lo que sugiere que estas galaxias esféricas se formaron a través de episodios de intensa formación estelar en sus núcleos. el el estudia Muestra cómo el gas atraído por los centros de galaxias en colisión ha facilitado la formación de estrellas a velocidades muy superiores a las encontradas en la Vía Láctea.

Información sobre la evolución del universo primitivo

Anna Puglisi, investigadora de la Universidad de Southampton y miembro del equipo, explicó a Nature que estos procesos ocurrieron hace entre 8 y 12 mil millones de años, durante un período en el que el universo fue testigo de una actividad creciente. El estudio representa un paso importante hacia la comprensión de la evolución galáctica temprana.

Según los informes, los investigadores planean combinar sus hallazgos con datos del Telescopio Espacial James Webb y el satélite Euclid para mapear cúmulos de estrellas dentro de estas galaxias. Según Puglisi en un comunicado, este análisis conjunto podría proporcionar una comprensión más completa de cómo se formaron y evolucionaron las galaxias en las primeras etapas del universo.

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El modelo de pronóstico del tiempo GenCast AI de Google supera a los mejores sistemas de pronóstico, según un estudio

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Google GenCast presentó el miércoles su modelo de predicción meteorológica utilizando inteligencia artificial (IA). El modelo de IA fue desarrollado por la división de investigación de IA del gigante tecnológico de Mountain View, Google DeepMind. Los investigadores de la compañía también publicaron un artículo sobre la tecnología destacando sus capacidades en el pronóstico del tiempo a mediano plazo. La compañía afirma que el sistema pudo superar a los modelos de pronóstico existentes en términos de precisión y exactitud. En particular, GenCast puede predecir el tiempo para los próximos 15 días con una precisión de 0,25°C.

Características de Google GenCast

en un Publicación de blogGoogle DeepMind ha detallado su nuevo modelo de conjunto de IA de alta resolución. Destacando la capacidad de GenCast para proporcionar pronósticos meteorológicos diarios y eventos extremos, afirmó que era capaz de funcionar mejor que el sistema de conjunto (ENS) del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF). Rendimiento del modelo ahora publicado En la revista Naturaleza.

En particular, en lugar de utilizar el enfoque determinista tradicional para el pronóstico del tiempo, GenCast utiliza un enfoque probabilístico. Los modelos de pronóstico del tiempo basados ​​en el enfoque determinista producen un pronóstico único y específico para un conjunto dado de condiciones iniciales y se basan en ecuaciones precisas de la física y la química de la atmósfera.

Por otro lado, los modelos basados ​​en el enfoque probabilístico generan múltiples resultados posibles al simular un conjunto de condiciones iniciales y parámetros del modelo. Esto también se llama pronóstico por conjuntos.

Google DeepMind Destacó que GenCast es un modelo de propagación que se adapta a la geometría esférica de la Tierra, generando la compleja distribución de probabilidad de escenarios climáticos futuros. Para entrenar el modelo de IA, los investigadores proporcionaron cuatro décadas de datos meteorológicos históricos del archivo ERA5 del ECMWF. Así, al modelo se le enseñaron los patrones climáticos globales con una precisión de 0,25 grados Celsius.

En el artículo publicado, Google evaluó el rendimiento de GenCast entrenándolo con datos históricos hasta 2018 y luego le pidió que hiciera predicciones para 2019. Se utilizaron un total de 1320 combinaciones de diferentes variables en diferentes períodos de tiempo y los investigadores descubrieron que GenCast era más preciso que ENS en el 97,2 por ciento de estos objetivos, y el 99,8 por ciento en períodos de tiempo de más de 36 horas.

En particular, Google DeepMind anunció que publicará el código, los pesos y los pronósticos del modelo GenCast AI para apoyar a la comunidad de pronóstico del tiempo.

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