Бесплатная техническая библиотека

Афоризмы знаменитых людей. Джефри Чосер

Бесплатная библиотека / Афоризмы знаменитых людей

 Комментарии к статье

Джефри Чосер. Самые известные афоризмы

• В высоких душах жалость - частый гость.
• Жадность - корень всех зол.
• Кто пьет, тот стал на путь разврата.

 Рекомендуем интересные статьи раздела Афоризмы знаменитых людей:

▪ Джон Гей. Афоризмы

▪ Карл Маркс. Афоризмы

▪ Эдгар Дега. Афоризмы

▪ Случайная пятерка афоризмов

Смотрите другие статьи раздела Афоризмы знаменитых людей.

Смотрите также разделы Крылатые слова, фразеологизмы и Пословицы и поговорки народов мира.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Оптимальная продолжительность сна 12.11.2025

Сон играет ключевую роль в поддержании здоровья, когнитивных функций и общего самочувствия. Несмотря на широко распространенный стереотип о восьмичасовом сне, последние исследования показывают, что оптимальная продолжительность сна для большинства здоровых взрослых ближе к семи часам. Эволюционный биолог из Гарварда, Дэниел Э. Либерман, утверждает, что традиционная норма восьми часов сна - это скорее культурное наследие индустриальной эпохи, чем биологическая необходимость. По его словам, полевые исследования, проведенные в сообществах, не использующих электричество, показывают, что средняя продолжительность сна составляет 6-7 часов, что значительно отличается от общепринятого стандарта. Современные эпидемиологические данные подтверждают этот взгляд. Исследования выявили так называемую "U-образную кривую" зависимости между продолжительностью сна и рисками для здоровья. Минимальные показатели заболеваемости и смертности наблюдаются именно у людей, спящих около семи часов в сутки. ...>>

Дефицит кислорода усиливает выброс закиси азота 12.11.2025

Парниковые газы играют ключевую роль в изменении климата, а закись азота (N2O) - один из наиболее опасных среди них. Этот газ не только втрое сильнее углекислого газа в удержании тепла, но и разрушает озоновый слой. Недавнее исследование американских ученых показало, что микробы в зонах с низким содержанием кислорода активно производят N2O, усиливая глобальные климатические риски. Команда из Университета Пенсильвании изучала прибрежные воды у Сан-Диего и провела наблюдения на глубинах от 40 до 120 метров в Восточной тропической северной части Тихого океана - одной из крупнейших зон дефицита кислорода. Исследователи сосредоточились на том, как морские микроорганизмы превращают нитраты в закись азота. В ходе работы выяснилось, что существует два пути образования N2O. Один путь начинается с нитрата, другой - с нитрита. На первый взгляд более короткий путь должен быть эффективнее, однако микробы, использующие нитрат, продуцируют больше газа, поскольку этот "сырьевой" источник более д ...>>

Омега-3 помогают молодым кораллам выживать 11.11.2025

Сохранение коралловых рифов становится все более актуальной задачей в условиях глобального изменения климата. Молодые кораллы особенно уязвимы на ранних стадиях развития, когда стрессовые условия и нехватка питательных веществ могут привести к высокой смертности. Недавнее исследование ученых из Технологического университета Сиднея показывает, что специальные пищевые добавки способны существенно повысить выживаемость личинок кораллов. В ходе работы исследователи разработали особый состав "детского питания" для коралловых личинок. В него вошли масла, богатые омега-3 жирными кислотами, а также важные стерины, необходимые для формирования клеточных мембран. Личинки, получавшие эти добавки, развивались быстрее, становились крепче и демонстрировали более высокую устойчивость к стрессовым факторам. Особое внимание ученые уделили липидам. Анализ показал, что личинки активно усваивают эти вещества, что напрямую влияет на их жизнеспособность. Стерины, содержащиеся в корме, повышают устойчи ...>>

Случайная новость из Архива Увеличение масштабов нейронных сетей для глубинного обучения 15.10.2016 Компания Fujitsu объявила о разработке технологии, которая оптимизирует использование внутренней памяти графических процессоров (GPU) с целью поддержать увеличивающиеся масштабы нейронных сетей, используемых для повышения точности машинного обучения. Одним из методов увеличения масштаба глубинного обучения является распределение одной модели нейронной сети на нескольких компьютерах и выполнение вычислений параллельно. Но большой объем данных, который должен передаваться между компьютерами, создает "пробки", значительно снижая скорость выполнения задач, пояснили в Fujitsu. Для того чтобы воспользоваться всеми возможностями графических процессоров для высокоскоростных вычислений, данные должны храниться во внутренней памяти самих процессоров. Однако этот объем, как правило, меньше объема памяти обычных компьютеров, что ограничивает возможности по увеличения масштаба нейронных сетей. Fujitsu разработала технологию для оптимизации использования памяти и увеличения масштаба нейронных сетей для вычислений с одним графическим процессором. В новинке не используются методы параллельной организации работы, которые значительно уменьшают скорость чтения. Новая технология уменьшает необходимый объем памяти за счет повторного использования ресурсов: она позволяет в независимом режиме выполнять вычисления для создания данных промежуточных ошибок из взвешенных данных и вычисления для создания взвешенных данных из промежуточных данных. Когда обучение начинается, структура каждого слоя нейронной сети анализируется, и порядок вычислений изменяется для того, чтобы область памяти, в которой расположен больший объем данных, могла повторно использоваться, отметили в компании. Компания использовала новую технологию в рамках платформы для глубинного обучения с открытым исходным кодом Caffe, измерив уровень потребления внутренней памяти GPU. После запуска обучения технология анализирует структуру нейронной сети и оптимизирует порядок выполнения вычислений и расположение данных в памяти для того, чтобы свободная область памяти могла повторно использоваться. При использовании ее совместно с AlexNet и VGGNet, нейронными сетями распознавания изображений, которые используются для научных исследований, новая технология Fujitsu до 2 раз увеличила масштаб нейронной сети по сравнению с предыдущими аналогами. Таким образом, используемый объем внутренней памяти графического процессора, по оценкам компании, был уменьшен более чем на 40%. Планирует серийное использование новой технологии с 31 марта 2017 г. в рамках проекта искусственного интеллекта Human Centric AI Zinrai. Кроме того, компания планирует использовать эту технологию вместе с ранее представленной технологией для обработки данных в рамках глубинного обучения методом параллелизации графических процессоров.

Другие интересные новости:

▪ Вред антибиотиков и антисептиков

▪ Портативный аккумулятор Asus ZenPower Max

▪ Бесплатный Wi-Fi стал важнее секса и алкоголя

▪ Автономный фонарный столб

▪ Робот-спасатель для бассейнов

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Любителям путешествовать - советы туристу. Подборка статей

▪ статья Бди! Крылатое выражение

▪ статья Откуда произошло слово газета? Подробный ответ

▪ статья Облицовщик-плиточник. Типовая инструкция по охране труда

▪ статья Контроллер шагового двигателя. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Гагаузские пословицы и поговорки. Большая подборка

Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2025