Бесплатная техническая библиотека

Как появились названия разных типов облаков? Подробный ответ

Справочник / Большая энциклопедия. Вопросы для викторины и самообразования

 Комментарии к статье

Знаете ли Вы?

Как появились названия разных типов облаков?

В 1803 г. лондонский аптекарь Л. Ховард классифицировал облака, разделив их на три типа: маленькие спиральные он назвал циррус (cirrus, по-латыни локоны), большие кучевые - кумулус (ситиlus, по-латыни куча), а слоистые - стратус (stratus, по-латыни расслоение).

Автор: Менделеев В.А.

 Случайный интересный факт из Большой энциклопедии:

 Проверьте свои знания! Знаете ли Вы...

▪ Когда впервые появилась мебель?

▪ Сколько существует видов гвоздей?

▪ Какая книга американского еврея была использована нацистской пропагандой?

Смотрите другие статьи раздела Большая энциклопедия. Вопросы для викторины и самообразования.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Токсичность интернета преувеличена 07.01.2026

Социальные сети нередко воспринимаются как арена постоянной агрессии, оскорблений и распространения фейковой информации. Новое исследование Стэнфордского университета показывает, что реальность значительно отличается от популярного представления: интернет гораздо менее токсичен, чем многие пользователи считают. Ученые опросили более тысячи американцев, попросив их оценить долю пользователей соцсетей, которые ведут себя агрессивно или распространяют ненависть. Оказалось, что впечатления людей сильно преувеличивают масштабы проблемы. Например, респонденты считали, что почти половина пользователей Reddit хотя бы раз оставляла оскорбительные комментарии, тогда как фактические данные платформы показывают, что таких людей не более 3%. Аналогичная ситуация наблюдается с дезинформацией. Опрос показал, что большинство участников считали почти половину аудитории Facebook распространителями фейковых новостей, однако статистика говорит об обратном: фактическая доля таких пользователей состав ...>>

Процессоры Ryzen AI 400 07.01.2026

Современные вычисления все больше ориентируются на интеграцию искусственного интеллекта и высокую производительность в компактных устройствах, таких как ноутбуки и мини-ПК. Новая линейка процессоров AMD Ryzen AI 400 демонстрирует, как разработчики объединяют мощные центральные ядра, графику и нейросетевые ускорители в одном чипе, чтобы удовлетворять растущие потребности пользователей в играх, контенте и ИИ-приложениях. AMD представила процессоры серии Gorgon Point, которые включают до 12 ядер Zen 5 и до 24 потоков вычислений. Чипы поддерживают интегрированную графику RDNA 3.5, обеспечивают максимальную тактовую частоту до 5,2 ГГц и имеют энергопотребление от 15 Вт до 54 Вт. Особое внимание уделено NPU, способному обрабатывать до 60 триллионов операций в секунду (TOPS), что делает эти процессоры эффективными для задач с искусственным интеллектом. Конструкция Ryzen AI 400 сочетает ядра Zen 5 и Zen 5c, обеспечивая высокую гибкость и производительность. Несмотря на то, что архитектур ...>>

Женщины лучше распознают признаки болезни по лицу 06.01.2026

Способность распознавать, что кто-то нездоров, часто проявляется интуитивно: бледная кожа, опущенные веки, уставшее выражение лица могут сигнализировать о недомогании. Новое исследование международной группы ученых показало, что женщины в среднем точнее мужчин улавливают такие тонкие невербальные признаки болезни, что может иметь эволюционные и социальные объяснения. В отличие от предыдущих работ, где использовались отредактированные фотографии или имитация больных лиц, ученые решили проверить, насколько люди способны распознавать естественные признаки недомогания. Такой подход позволил оценить реальную чувствительность к изменениям в лицах, возникающим при болезни. В исследовании приняли участие 280 студентов, поровну мужчин и женщин. Участникам предложили оценить 24 фотографии, на которых изображены люди как в здоровом состоянии, так и во время болезни. Это дало возможность сравнить восприятие естественных признаков недомогания в реальных лицах. Для анализа состояния каждого ...>>

Случайная новость из Архива Роботов научат точнее следовать желаемому сценарию 27.06.2019 Ученые из Стэндфордского университета объединили два разных способа задания целей для роботов. Этот "кентавр" оказался эффективнее, чем каждый из способов отдельно друг от друга, - как в моделировании, так и в реальных экспериментах, сообщается на сайте университета. "В будущем, я полностью уверен, в мире будет больше автономных систем, и им понадобится некоторое представление о том, что хорошо, а что плохо", - сказал Энди Палан (Andy Palan), аспирант Стэндфордского университета по направлению компьютерных наук и один из первых авторов работы. Новая система для обучения роботов сочетает в себе способ демонстрации и опросы пользователей. Первый способ предполагает, что люди показывают роботу, что делать, а во втором случае они отвечают на вопросы о том, как они хотят, чтобы робот себя повел в определенной ситуации: например, когда определяет траекторию движения самоуправляемого автомобиля. Демонстрации носят информативный характер, но они могут содержать и много лишнего. Предпочтения же составляют максимум один бит информации, но гораздо более точны, отмечают исследователи. Эти подходы отлично дополняют друг друга - и очень важно разумно объединить данные, поступающие из обоих источников. Новая комбинационная система начинается с демонстрации роботу манеры поведения. Это может дать автономным роботам много информации, при этом они часто пытаются определить, какие части демонстрации важны. Человек также не всегда хочет, чтобы робот вел себя так же, как и он сам. Так, предыдущие исследования показали, что люди хотят, чтобы автономные автомобили были бы менее агрессивными в управлении, чем они сами. Эксперимент показал, что 80% людей охотнее пользовались комбинированным методом. Однако были и сложности. Эти люди сообщали, что не всегда могли понять вопросы, которые им задавал робот. Иногда им предлагали выбрать один из двух сценариев, которые казались одинаковыми или не относились к задаче. Это общая проблема в обучении на основе предпочтений. Исследователи надеются устранить этот недостаток с помощью более простых опросов, которые также позволяют быстрее получить ответ.

Другие интересные новости:

▪ Кнопки с улучшенной оптикой для яркой и однородной подсветки

▪ Язык шимпанзе

▪ Напитки с кислым вкусом заставляют людей идти на риск

▪ Искусственный интеллект поможет выбрать рецепт

▪ Карты памяти стандарта UFS

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Важнейшие научные открытия. Подборка статей

▪ статья Организация укрытия населения. Основы безопасной жизнедеятельности

▪ статья Когда человек начал брить бороду? Подробный ответ

▪ статья Валериана лекарственная. Легенды, выращивание, способы применения

▪ статья Антенна для портативной Си-Би радиостанции. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Стабилизатор напряжения с полевым транзистором, 11-19/9 вольт 0,1 ампер. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2026