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:

Коллеги актера Ричарда Беймера, наверное, удивлялись, когда видели у него ИХ с кроликами. Но Беймер знал специфику съемок сериалов и даже выигрывал в спорах. Назовите ИХ.

Персонаж Шарля Нодье, библиоман Теодор, заявляет, что истории, которые Вольтер почерпнул из книги "Родословная Иисуса", являются побасенками, достойными другого сборника. Какого?

Почему в Османской империи до XVI века очень невыгодно было быть братом султана?

В Японии 17-18 веков ни один уважающий себя капитан не выходил в плавание без кошки. Больше всего ценились рыжие кошки. Матросу сумевшему поймать такую кошку прощались все прегрешения. Кошку даже не заставляли ловить мышей, а берегли для более важного дела. Для какого?

<< 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 Беспилотный автомобиль вычислит лихачей 04.04.2022 В Мэрилендском университете разработали новую методику симуляции поведения водителей на дороге для обучения автономных транспортных средств. Метод моделирования дорожных ситуаций, разработанный исследователями из Университета Мэриленда, основан на классификации поведения других участников дорожного движения. Эта модель, которую авторы назвали CMetric, анализирует траектории движения других водителей и пешеходов. На основе анализа и данных, получаемых с использованием компьютерного зрения, алгоритм может предсказывать возможные действия участников дорожного движения. "С помощью CMetric наш симулятор может генерировать виртуальных автомобилистов с различным стилем вождения для предварительного обучения беспилотных машин, - говорит Ангелос Маврогианнис, один из разработчиков модели. - Моделирование разнородного поведения при вождении - основной элемент нашей работы. Мы используем модель глубокого обучения с подкреплением, основанную на DQN (Deep Q-Network)". Разработчики отмечают, что в последние годы многие компании работают над созданием безопасных и надежных беспилотных транспортных средств. Однако для повсеместного использования такие машины должны уметь передвигаться по самым разным дорогам, не сталкиваться с другими транспортными средствами, пешеходами, велосипедами, животными или иными препятствиями. "Несмотря на большой интерес к автономному транспорту, современные методы искусственного интеллекта не учитывают поведение людей-водителей или других беспилотников на дороге, - указывает профессор Динеш Маноча, соавтор работы. - Цель нашей работы - создать надежные технологии, которые будут обнаруживать и классифицировать поведение других участников движения (машин, автобусов, грузовиков, велосипедов, пешеходов) и использовать полученные данные при движении". Поведение за рулем, по мнению разработчиков, можно разделить на две основные категории: консервативное и агрессивное вождение. Консервативные водители более осторожны и внимательны, а агрессивные водители склонны к опасным маневрам и резким движениям. Точное обнаружение этих моделей поведения может быть очень полезным для автономных транспортных средств, особенно в критические моменты (например, при смене полосы движения или въезде на шоссе). Понимание действий других водителей позволяет ИИ соответствующим образом адаптировать свою траекторию, принять меры безопасности. "Автономные навигационные системы обычно обучаются перед проведением полевых испытаний, - сказал Рохан Чандра, соавтор разработки. - Мы представляем новый симулятор, основанный на поведении, который может имитировать большое количество различных вариантов поведения, наблюдаемых в реальных сценариях дорожного движения. Это означает, что базовая навигационная система может быть обучена обрабатывать сложное поведение водителей в городской среде".

Другие интересные новости:

Микропластик в крови человека

GaAs-солнечные батареи для крыш электромобилей

Разум важнее зрения

Электромобиль Lightyear One

SSD-накопитель Adata SD600

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Советы радиолюбителям. Подборка статей

▪ статья Реактивный двигатель. История изобретения и производства

▪ Каковы черты имела Византия в эпоху расцвета? Подробный ответ

▪ статья Оператор моечно-очистительного агрегата. Должностная инструкция

▪ статья Двухкорпусной громкоговоритель. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Цветные карты. Секрет фокуса

www.diagram.com.ua
2000-2025