THOMSON IFB485 шасси COMPACT D2. Электрическая схема, сервис-мануал, прошивка, руководство телевизора скачать

Бесплатная техническая библиотека

ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ СХЕМЫ И СЕРВИС-МАНУАЛЫ
Импортные телевизоры

Модели зарубежных телевизоров сортированы по алфавиту.

Для некоторых моделей указывается шасси телевизора.

Для телевизора THOMSON IFB485 шасси COMPACT D2 доступна следующая документация:

Принципиальная электрическая схема телевизора THOMSON IFB485 шасси COMPACT D2 (заказать) (скачать)

Сервис-мануал телевизора THOMSON IFB485 шасси COMPACT D2 (заказать) (скачать)

Прошивка телевизора THOMSON IFB485 шасси COMPACT D2 (заказать) (скачать)

Руководство пользователя телевизора THOMSON IFB485 шасси COMPACT D2 (заказать) (скачать)

Вы всегда можете заказать принципиальную электрическую схему на телевизор THOMSON IFB485 шасси COMPACT D2.

Возможность заказа сервис-мануала, руководства пользователя и прошивки на телевизор THOMSON IFB485 шасси COMPACT D2 уточняйте, пожалуйста, дополнительно.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Большой адронный коллайдер прекращает работу 16.01.2026

Физика элементарных частиц - одна из самых передовых областей науки, где каждый эксперимент может изменить наше понимание мироздания. Центральным инструментом этих исследований является Большой адронный коллайдер (LHC), уникальный ускоритель частиц, позволяющий изучать самые фундаментальные законы природы. Недавно стало известно, что LHC временно прекращает свою работу для масштабной модернизации, которая подготовит его к новому этапу экспериментов с гораздо большей производительностью. Коллайдер, расположенный в подземном тоннеле вдоль швейцарско-французской границы, создает столкновения частиц на невероятно высоких энергиях. Именно здесь в 2012 году ученые открыли бозон Хиггса - ключевую частицу, объясняющую, почему другие элементарные частицы имеют массу. Это открытие стало одним из самых значимых событий современной физики и подтвердило предсказания Стандартной модели. Причиной временной остановки LHC стало развертывание проекта High-Luminosity LHC (HL-LHC). Модернизация позв ...>>

Робот-бармен AI Barmen 16.01.2026

Американские инженеры создали AI Barmen - робота-бармена, способного не только готовить коктейли, но и запоминать предпочтения гостей. AI Barmen представляет собой автономную систему, которую можно устанавливать практически в любых местах - от баров и ресторанов до гостиниц, аэропортов и корпоративных мероприятий. Робот сочетает механический манипулятор с интеллектуальной программой, которая подбирает напитки на основе истории заказов конкретного пользователя. Гости могут оставаться анонимными или разрешить системе запоминать их вкусы, что позволяет получать одинаково качественный персонализированный коктейль в любой точке, где установлен AI Barmen. Робот готовит широкий спектр коктейлей с высокой точностью, контролирует запасы ингредиентов и автоматически ведет учет, что снижает затраты и минимизирует ошибки. Для работы устройства достаточно стандартной розетки, подключение к воде не требуется, что делает его мобильным и удобным для эксплуатации в самых разных условиях. Систе ...>>

Стерильного нейтрино не существует 15.01.2026

В физике элементарных частиц поиск новых, пока не обнаруженных объектов играет ключевую роль в понимании устройства Вселенной. Иногда такие поиски приводят к громким открытиям, а иногда - к не менее важным отрицательным результатам, которые позволяют отбросить неверные направления. Именно к таким случаям относится недавний вывод ученых о судьбе стерильного нейтрино - одной из самых интригующих гипотетических частиц последних десятилетий. Исследователи из американской лаборатории Fermilab официально сообщили, что им не удалось найти доказательства существования стерильного нейтрино. К такому выводу пришла команда эксперимента MicroBooNE после многолетнего анализа столкновений нейтрино, которые ранее рассматривались как возможный намек на существование четвертого типа этих частиц. Предполагалось, что стерильное нейтрино взаимодействует с материей исключительно через гравитацию, что делало его крайне трудным объектом для обнаружения. В рамках современной физики нейтрино известны в т ...>>

Случайная новость из Архива

Нейросеть против нейросети 15.11.2018

Легко ли отличить настоящую фотографию от так называемого "фотошопа"? В каких-то случаях это может сделать каждый, уж очень явные артефакты монтажа присутствуют на изображениях. Существуют даже целые подборки забавных фотографий, где графическая редактура доведена до абсурда. Но бывают и такие снимки, где отличить, что называется, на глаз реальность от фальшивки практически невозможно.

Отличить реальную фотографию от "фотошопа" помогают специальные методики. Часть из них основана на техническом анализе исходных графических данных. Дело в том, что разные графические инструменты оставляют в изображении свои невидимые отпечатки. Поэтому можно найти следы изменения изображения, или показать, что одно изображение смонтировано из нескольких отдельных кусочков, пусть даже с графической точки зрения монтаж был выполнен идеально.

Сравнительно недавно появился новый вид высококачественных "фейков" - изображения, сгенерированные с использованием методов машинного обучения. Другими словами, нейросети научились, точнее их научили, создавать изображения, которые очень и очень похожи на настоящие. Проблема их идентификации состоит в том, что в отличие от классического "фотошопа", где результат, образно говоря, склеивается из разных кусочков, нейросети могут создавать цельное изображение практически с нуля. С подобными задачами особенно хорошо справляется вид нейросетей, который называется генеративно-состязательная сеть.

Такая сеть фактически состоит из двух сетей: первая, генеративная, учится создавать изображения, а другая - дискриминативная, учится отличать изображения, созданные первой сетью, от "настоящих". В результате этой состязательной работы у генеративной сети получается создавать такие изображения, которые человек уже в ряде случаев не может отличить от настоящих. Особенно впечатляют результаты работы нейросетей по генерации человеческих лиц.

Исследователи из университета штата Нью-Йорк (Корея) разработали новый метод, основанный на методах машинного обучения, который с высокой степенью точности определит, сгенерировано ли изображение человеческого лица нейросетью или же это настоящая фотография. Обученная исследователями нейросеть успешно справлялась с отличием синтетических лиц от фотографий настоящих людей.

Результат работы генеративно-состязательной сети - это всегда некоторое компромиссное решение, направленное на то, чтобы получить качественный итоговый результат, а не 100% победу одной из сетей. В то время как сеть, которая ищет только отличия, может научиться делать это весьма эффективно, находя невидимые человеческому глазу следы работы генеративно-состязательной сети.

Другие интересные новости:

О пользе пешего хождения

Ноутбук управляется с помощью глаз

Оранжевое небо

Очиститель воздуха Huawei Smart Life Air Purifier 1Pro

Гибрид атомных часов и сверхточных весов

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Гирлянды. Подборка статей

▪ статья Невзирая на лица. Крылатое выражение

▪ статья Как называют мачты парусного корабля? Подробный ответ

▪ статья Работы с пиротехническим инструментом. Типовая инструкция по охране труда

▪ статья Сигнализатор открытой дверцы холодильника, 10-15 с. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья USB зарядное устройство для LiIon аккумуляторов. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

Главная страница | Библиотека | Статьи | Карта сайта | Отзывы о сайте