Aus gegebem Anlass. Rebecca Solnit sagt über victim blaming und darüber, dass Frauen gerne als psychisch krank dargestellt werden, wenn sie sich gegen einen gewalttätigen Mann wehren, dass es einfacher ist, eine Frau den Wölfen zum Fraß vorzuwerfen als eine ganze Kultur."

Dazu möchte ich noch aus dem aktuellen Tätigkeitsbericht der Wiener Interventionsstelle gegen Gewalt in der Familie zitieren. 2017 wurden in Österreich 18.860 Opfer häuslicher Gewalt von Gewaltschutzzentren und Interventionsstellen betreut.
83 Prozent der Opfer waren Frauen und Mädchen, 88 Prozent der Gefährder waren männlich. Die Dunkelziffer ist hoch. Schätzungen zufolge ist jede fünfte Frau in Österreich ab ihrem 15. Lebensjahr von körperlicher und/oder sexualisierter Gewalt betroffen.
Entscheidungen, wie jene, einen prominenten Beschuldigten zum Interview zu bitten, in dem er lang und breit darüber reden darf, wie schlecht es ihm aufgrund der selbstverständlich falschen Vorwürfe geht, weil bitch is crazy, wirken sich auf diese Zahlen aus.
Als Journalstin, die sich mit dem Thema häusliche Gewalt auseinandersetzt, mit Organisationen und Betroffenen, machen mich diese Interviews gelinge gesagt fassungslos. Den Verantwortlichen sollte klar sein, was sie damit anrichten.
Und Leute, ganz ehrlich, man riecht aus 100 Kilometer Entfernung, dass der Beschuldigte für euch "einer von euch" ist, verkauft uns bitte nicht für dumm.

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How can we use language supervision to learn better visual representations for robotics?

Introducing Voltron: Language-Driven Representation Learning for Robotics!

Paper: https://t.co/gIsRPtSjKz
Models: https://t.co/NOB3cpATYG
Evaluation: https://t.co/aOzQu95J8z

🧵👇(1 / 12)


Videos of humans performing everyday tasks (Something-Something-v2, Ego4D) offer a rich and diverse resource for learning representations for robotic manipulation.

Yet, an underused part of these datasets are the rich, natural language annotations accompanying each video. (2/12)

The Voltron framework offers a simple way to use language supervision to shape representation learning, building off of prior work in representations for robotics like MVP (
https://t.co/Pb0mk9hb4i) and R3M (https://t.co/o2Fkc3fP0e).

The secret is *balance* (3/12)

Starting with a masked autoencoder over frames from these video clips, make a choice:

1) Condition on language and improve our ability to reconstruct the scene.

2) Generate language given the visual representation and improve our ability to describe what's happening. (4/12)

By trading off *conditioning* and *generation* we show that we can learn 1) better representations than prior methods, and 2) explicitly shape the balance of low and high-level features captured.

Why is the ability to shape this balance important? (5/12)

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@franciscodeasis https://t.co/OuQaBRFPu7
Unfortunately the "This work includes the identification of viral sequences in bat samples, and has resulted in the isolation of three bat SARS-related coronaviruses that are now used as reagents to test therapeutics and vaccines." were BEFORE the


chimeric infectious clone grants were there.https://t.co/DAArwFkz6v is in 2017, Rs4231.
https://t.co/UgXygDjYbW is in 2016, RsSHC014 and RsWIV16.
https://t.co/krO69CsJ94 is in 2013, RsWIV1. notice that this is before the beginning of the project

starting in 2016. Also remember that they told about only 3 isolates/live viruses. RsSHC014 is a live infectious clone that is just as alive as those other "Isolates".

P.D. somehow is able to use funds that he have yet recieved yet, and send results and sequences from late 2019 back in time into 2015,2013 and 2016!

https://t.co/4wC7k1Lh54 Ref 3: Why ALL your pangolin samples were PCR negative? to avoid deep sequencing and accidentally reveal Paguma Larvata and Oryctolagus Cuniculus?