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:

Что основали в 1992 году Васильев, Григорьев и Успенский?

Корреспонденты журнала "Столица" побывали на одном из московских заводов. Там на одной из дверей они увидели надпись, в которой одна буква была закрашена. В результате надпись гласила: "Вход в родильное отделение категорически запрещен". Что же производят на заводе, на котором побывали корреспонденты?

Первый был художником, Второй - промышленником, Третий - торговцем. Все трое были современниками, соотечественниками и тезками. Фамилии Первого и Второго широко известны благодаря тому, что были "унаследованы" их детищами, созданными примерно в одно и то же время. Третий же прославился благодаря случайному совпадению, и его заслуги были официально признаны только спустя примерно 150 лет. Назовите фамилию Третьего.

Почему мавзолей Авраама Линкольна окружен именно 36 колоннами?

В XVIII веке был известен вельможа и просветитель И.И.Бецкой. Я не спрашиваю вас, кто был его матерью, назовите мне его отца.

<< 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 Дроны для поиска людей, потерявшихся в лесу 31.12.2020 Ученые Университета Иоганна Кеплера (Линц, Австрия) разработали новый метод на основе технологий машинного обучения, который должен радикально повысить эффективность поиска людей, заблудившихся в зонах с плотной растительностью. Сегодня, если необходимо экстренно разыскать людей, заблудившихся в лесу, поисково-спасательные бригады обычно используют вертолеты или дроны. Спасатели летают над районом, где вероятнее всего можно обнаружить пропавших. Проблема в том, что в условиях густой растительности рассмотреть человеческие фигуры в зарослях почти невозможно. Немного помогают в данной ситуации тепловизоры, позволяющие "видеть" сквозь кроны деревьев. Но и здесь есть существенные ограничения. К сожалению, в некоторых случаях тепловидение также оказывается не особенно эффективным, например, когда солнце нагревает деревья до температуры, близкой к температуре тела человека. Тем не менее, как доказали исследователи, используя технологии искусственного интеллекта можно отчасти решить эту проблему. Специальный алгоритм машинного обучения, разработанный командой, собирает группу изображений определенной области, полученную в результате съемки с вертолета или дрона, и затем объединяет их таким образом, что они формируют тепловизионную картинку, обладающую гораздо большим разрешением, чем у единичного тепловизора. После обработки полученные изображения имели существенно большую глубину резкости, как следствие, деревья на снимках выглядели размытыми, а силуэты людей, лежащих на земле становились более узнаваемыми. Для создания базы обучающей ИИ при помощи дронов были сфотографированы добровольцы в разных положениях на земле, что позволило обеспечить точность обнаружения людей на уровне 87-95%. Чтобы обучить систему ИИ, исследователям пришлось создать собственную базу данных изображений. Они использовали дроны, чтобы сфотографировать добровольцев на земле в самых разных положениях. В ходе тестирования ИИ-системы точность обнаружения людей в густом лесу была на уровне 87-95% по сравнению с 25% для традиционных тепловизионных изображений. Исследователи предполагают, что их система готова к использованию поисково-спасательными бригадами, а также может применяться правоохранительными органами, военными или группами охраны дикой природы.

Другие интересные новости:

На Плутоне может быть океан

Релиз iPhone SDH состоялся

Переработка старого пластика в мыло

Супер-автономный мобильный телефон Philips Xenium E580

Чистый воздух в дорогих отелях

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Электрику. Подборка статей

▪ статья Унесенные ветром. Крылатое выражение

▪ статья Какой территории принадлежит домен.aq? Подробный ответ

▪ статья Полугусеничный снегоход ГМВ-2. Личный транспорт

▪ статья Автомат стеклоподъемника автомобиля. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Праздник цветов. Секрет фокуса

www.diagram.com.ua
2000-2025