THOMSON MRN283 шасси ICC7. 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 MRN283 шасси ICC7 доступна следующая документация:

Принципиальная электрическая схема телевизора THOMSON MRN283 шасси ICC7 (заказать) (скачать)

Сервис-мануал телевизора THOMSON MRN283 шасси ICC7 (заказать) (скачать)

Прошивка телевизора THOMSON MRN283 шасси ICC7 (заказать) (скачать)

Руководство пользователя телевизора THOMSON MRN283 шасси ICC7 (заказать) (скачать)

Вы всегда можете заказать принципиальную электрическую схему на телевизор THOMSON MRN283 шасси ICC7.

Возможность заказа сервис-мануала, руководства пользователя и прошивки на телевизор THOMSON MRN283 шасси ICC7 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

Самообучаемая электрическая сеть 30.03.2022

Ученые из Университета Пенсильвании открыли новый подход к машинному обучению. Обычная электрическая цепь самостоятельно научилась распознавать цветы по размеру лепестков.

Группа ученых под руководством физика Сэмюэла Диллаву собрала небольшую электрическую сеть, соединив случайным образом 16 резисторов. Исследователи устанавливают напряжение для определенных входных узлов и считывают показатели выходных узлов. Самостоятельно регулируя резисторы, сеть научилась производить желаемые данные для заданного набора исходных значений.

"Сеть была настроена для выполнения множества простых задач ИИ, - говорит Диллаву. - Например, она может различать три вида цветков ириса с точностью более 95% на основе четырех параметров: длины и ширины лепестков и чашелистиков".

Для машинного обучения ИИ, как правило, используют искусственные нейронные сети. Такие сети обычно существуют только в памяти компьютера. Нейронная сеть состоит из точек или узлов, каждый из которых может принимать значение от 0 до 1, соединенных ребрами. Каждое ребро имеет свой вес в зависимости от значений в узлах. При обучении такой системы требуется проводить регулировку веса ребер, чтобы получить нужный результат.

"Это сложная проблема оптимизации, которая значительно возрастает с увеличением размера сети и требует большого количества вычислительных ресурсов", - отмечает Диллаву. - Ситуация усложняется тем, что все ребра должны настраиваться одновременно".

Чтобы обойти эту проблему, физики искали системы, которые могли бы настраивать себя без внешних вычислений. Ученые построили две идентичные сети друг над другом. В замкнутой сети они подавали напряжение и фиксировали на выходных элементах нужные значения. В открытой сети устанавливалось только напряжение на входном резисторе.

Система регулировала сопротивление на резисторах в двух сетях в зависимости от разницы напряжений между идентичными узлами в каждой из них. За нескольких итераций эти корректировки привели все напряжения во всех резисторах в двух сетях в соответствие. Система научилась выдавать правильные выходные данные для заданных исходных значений.

"Эта настройка требует незначительных вычислений, - говорит Диллаву. -Системе нужно только сравнить падение напряжения на соответствующих резисторах в замкнутой и свободной сетях с помощью компаратора. Наша работа доказывает принципиальную возможность нового способа машинного обучения, который не требует больших вычислений".

Другие интересные новости:

Приемопередатчик 32 Гбит/с от Altera

Тюлень на связи

Египетский боулинг

Ожидание праздника влияет на чувство времени

Робот-ящерица путешествует по песку

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Электронные справочники. Подборка статей

▪ статья Они хочут свою образованность показать. Крылатое выражение

▪ статья Какая птица является рекордсменом по глубине ныряния? Подробный ответ

▪ статья Ушибы. Медицинская помощь

▪ статья Приставка к частотомеру. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Полупроницаемая перегородка в растительной клетке. Химический опыт

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