Интересная Случайная пятерка вопросов викторины онлайн.

Смотрите другие статьи раздела Викторина онлайн.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Другие вопросы Викторины онлайн:

Известный ученый Клод ЛевИ-Стросс вспоминал, что почти ни одного года не проходило, чтобы он не получал ПЕРВЫЕ на ВТОРЫЕ. Изготовлением ВТОРЫХ на ПЕРВЫЙ занимается фирма "VipTailor" (виптЭйлор). Назовите ПЕРВЫЙ и ВТОРЫЕ.

На картине художника XV века Гвидоччо Коццарелли можно увидеть сразу несколько эпизодов из ее богатой событиями жизни. Назовите ее по-русски или по-итальянски.

Описание памятника: на вершине гранитной горы, каждый камень из которой напоминает какую-либо из его книг, сидит, улыбаясь, бронзовый Корнель. У его ног расположилась группа: студент, рабочий, молодая девушка, навеки застывшие с книгами в руках. С другой стороны, присев на цоколь, несет караул военный. Догадавшись, кого мы заменили на "Корнеля", назовите звание этого военного.

Пропустив нелепый гол после поданного игроком лиссабонского "Спортинга" Андре Крузом углового, вратарь Александр Филимонов, по слухам, выбросил из своей домашней видеотеки довольно много кассет. Какие именно кассеты он выбросил?

В книге "По морям вокруг земли" читаем: "... Что такое "хальт унтер"? По-голландски - "стой внизу". Мол, не шевелись - сверху что-то падает! Интересно: из двух не морских голландских слов получилось одно морское русское". Происхождение какого слова так объясняется в этой книге?

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Сон как эффективный механизм обучения 23.12.2025

Процесс обучения и формирования долговременных воспоминаний продолжает оставаться одной из самых загадочных функций человеческого мозга. Новое исследование, проведенное учеными из Университета Брауна в США, проливает свет на то, как именно мозг повторно обрабатывает информацию во сне, помогая закреплять полученные навыки. Это открытие потенциально может быть использовано при создании устройств и методик для помощи людям с параличами или неврологическими нарушениями. В ходе эксперимента исследователи наблюдали за лабораторными мышами, обученными проходить лабиринт. С помощью специальных датчиков ученые отслеживали активность нейронов, которые активировались в момент правильного выбора пути. Оказалось, что во сне те же нейроны воспроизводили точно такую же последовательность сигналов, как и в период обучения. Этот феномен, который ученые называют "повторным воспроизведением", помогает мозгу переносить краткосрочные воспоминания в долговременную память. Таким образом, полученная инф ...>>

Термопаста Arctic MX-7 23.12.2025

Швейцарская компания Arctic представила новую версию своей фирменной термопасты - MX-7, позиционируя ее как универсальное решение для различных устройств, от настольных ПК до игровых консолей и ноутбуков. Arctic MX-7 отличается оптимальной консистенцией, которая обеспечивает равномерное нанесение на поверхность процессора или GPU, минимизируя появление воздушных пузырьков и улучшая теплопередачу. Производитель подчеркивает, что паста устойчива к эффекту "pump-out", когда термоинтерфейс со временем выдавливается из-за циклов нагрева и охлаждения, что продлевает срок службы компонентов. Хотя Arctic не раскрывает официальное значение теплопроводности MX-7, независимые тесты подтверждают высокую эффективность термопасты. Например, по данным портала Igor's Lab, показатель теплопроводности составляет 6,17 Вт/мК, что делает ее конкурентоспособной на фоне других высококлассных термоинтерфейсов. Применение MX-7 не ограничено настольными системами. Паста подходит для замены штатных терм ...>>

Гибкая кремниевая мембрана, меняющая цвет при растяжении 22.12.2025

Исследователи Амстердамского университета продемонстрировали уникальный метаматериал, способный изменять цвет под воздействием механического растяжения. В основе этой технологии лежит структурный цвет - явление, при котором окраска определяется геометрией микроструктур, а не пигментами. Команда ученых во главе с Фриком ван Горпом преобразовала кремний в тонкую сетку с определенным узором, что позволило создать одновременно гибкий и функциональный материал. При растяжении отдельные элементы структуры поворачиваются, меняя способ отражения света: материал плавно изменяет оттенок от зеленого до красного, создавая эффект "живого" цвета. Один из первых вызовов заключался в хрупкости кремния. Отказавшись от подложки, исследователи получили тонкую гибкую мембрану, способную выдерживать деформацию. Йорик ван де Гроп подчеркнул, что ключевой особенностью разработки является многофункциональность структуры. Она объединяет свойства механических метаматериалов с возможностями оптических мета ...>>

Случайная новость из Архива Самообучаемый нейроморфный процессор Intel Loihi 08.10.2017 Компания Intel рассказала о разработке, которая может ускорить приложения искусственного интеллекта и расширить область их применения. Это процессор под условным наименованием Loihi, который сам производитель характеризует как "самообучаемый" и "нейроморфный". Как утверждается, принципы работы Loihi аналогичны тем, по которым работает человеческий мозг. Процессор обучается, используя разные типы обратной связи. В результате он становится "умнее" непосредственно в процессе работы, исключая привычный для нынешних систем ИИ этап обучения. Архитектура Loihi напоминает нейронную сеть, в которой импульсы в синапсах служат для создания и укрепления связей между нейронами. Интеллектуальное поведение становится результатом кооперативного и конкурентного взаимодействия между участками сети и внешним миром. Тестовый чип Loihi включает цифровые схемы, воспроизводящие работу базовых элементов мозга, что позволяет ускорить машинное обучение при одновременном снижении энергопотребления. C одной стороны, используемый подход позволяет процессору обучаться автономно и в реальном времени, не дожидаясь обновления, поступающего из облака, а с другой - радикально повысить скорость работы. По оценке Intel, обучение Loihi происходит в 1 млн раз быстрее по сравнению с другими нейронными сетями, если сравнивать общее число операций, необходимое для достижения заданной точности при решении задач распознавания MNIST. Более того, по сравнению с такими подходами как сверточные нейронные сети и нейронные сети глубокого обучения, Loihi затрачивает существенно меньше ресурсов для решения той же задачи. Что касается энергетической эффективности, Loihi в 1000 раз превосходит процессоры общего назначения, используемые в обычных обучаемых системах. Процессор, изготавливаемый по 14-нанометровой технологии, включает 130 000 нейронов и 130 млн синапсов. Intel обещает в первой половине 2018 года предоставить Loihi ведущим университетам и исследовательским институтам, специализирующимся на разработке ИИ.

Другие интересные новости:

Full HD КМОП-матрица для промышленного применения

Новые чипсеты синхронных повышающих преобразователей напряжения

Выведен морозостойкий сорт картофеля

Гибридный кроссовер BMW Concept XM

Лекарство из тараканов

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Блоки питания. Подборка статей

▪ статья Страдания молодого Вертера. Крылатое выражение

▪ статья Может ли набор хромосом преступника служить оправданием совершенного им преступления? Подробный ответ

▪ статья Секреты ремонта телефонов

▪ статья Параметры фольгированных материалов. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Что холоднее? Физический эксперимент

www.diagram.com.ua
2000-2025