Аккурат к очередному первому апреля в МФТИ появилась "Тетрадь для новых физтехов". Какая фигура была использована вместо обычных тетрадных клеточек?
Правильный ответ: Шестиугольник. Комментарий: Тетрадь-то для новых физтехов была, то есть сотовая.
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:
Именно так правильно называется антисептическое средство, которое в быту называется "зеленкой".
Назовите мужчину, который занимаясь тщательным половым отбором, только к 60-ти годам смог выяснить свое происхождение.
Скольжение, Причитание, Умиление и Изнеможение. А что все это вместе, по мнению некой черепахи?
В произведении СлАва КараслАвова болгарский князь Борис сравнивает ЕЕ с раствором, который поможет скрепить многоликое государство. А один из заглавных персонажей этого же произведения опасается, что ОНА может так и остаться мертвой. Назовите ЕЕ одним словом с удвоенной согласной.
<< 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 Мемы вредят качеству работе нейросетей
07.10.2025
Исследователи из Техасского университета в Остине, Техасского университета A&M и Университета Пердью пришли к неожиданному выводу: избыточное количество некачественной информации, включая интернет-мемы, может снижать эффективность работы ИИ, буквально "оглупляя" его со временем.
Работа, проведенная этими университетами, стала одной из первых, где было напрямую сопоставлено воздействие неструктурированных и поверхностных данных на когнитивные процессы у людей и машин. Согласно результатам, большие языковые модели, обученные на материале с низкой информационной ценностью, начинают демонстрировать те же эффекты, что и человек, чье мышление формируется под влиянием чрезмерного потребления легкого контента.
Интересно, что подобные закономерности ранее фиксировались только в отношении пользователей социальных сетей. Человек, постоянно находящийся в потоке развлекательных и коротких сообщений, постепенно теряет способность к длительной концентрации и критическому восприятию информации. Аналогичные признаки, как утверждают исследователи, теперь можно наблюдать и у систем искусственного интеллекта.
Особое внимание ученые уделили феномену, который в 2024 году получил официальное признание в Оксфордском словаре - термину "брейнрот" (brainrot), обозначающему когнитивное выгорание, вызванное постоянным взаимодействием с поверхностным цифровым контентом. Ранее этот термин применялся исключительно к людям, однако в ходе исследования оказалось, что цифровые алгоритмы подвержены подобному эффекту, если обучаются на аналогичных данных.
Как отметил аспирант Техасского университета в Остине Джуньюань Хонг, главная проблема современной информационной среды заключается в несоразмерности между темпами роста данных и способностью человека - и теперь уже искусственного интеллекта - осмысливать их. По словам ученого, значительная часть создаваемого контента направлена не на передачу знаний или развитие мышления, а лишь на то, чтобы привлечь внимание и вызвать реакцию, измеряемую кликами.
Эта особенность современной медиаэкосистемы превращает процесс обучения в замкнутый круг: алгоритмы, тренирующиеся на популярном, но поверхностном материале, начинают воспроизводить ту же поверхностность, из которой черпают информацию. Таким образом, с каждым циклом их способность анализировать и формулировать сложные идеи может снижаться, как это происходит с людьми, слишком долго пребывающими в цифровом шуме.
Несмотря на тревожные выводы, ученые считают, что ситуация не безнадежна. Понимание того, как именно качество обучающих данных влияет на "мышление" искусственного интеллекта, дает возможность создать новые методы фильтрации и отбора информации. Если разработчики будут уделять внимание не только объему, но и смысловой ценности контента, нейросети смогут развиваться более осознанно и эффективно.
|
Другие интересные новости:
Мобильники с 3-мегапиксельными камерами появятся уже в этом году
Архитектура ячейки SRAM на одном транзисторе
PROmax - источники питания Weidmueller для работы в тяжелых условиях
Гибкие тонкие солнечные элементы
Флэш-накопители Strontium On-The-Go USB для мобильных устройств
Лента новостей науки и техники, новинок электроники
Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:
▪ раздел сайта Переговорные устройства. Подборка статей
▪ статья Терра инкогнита. Крылатое выражение
▪ Как проходил образовательный и научные процессы в Средневековых университетах? Подробный ответ
▪ статья Туалет больного. Медицинская помощь
▪ статья Принципиальная схема вызывной аудиопанели AVC-305. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники
▪ статья Замена карты мокрыми пальцами. Секрет фокуса
Главная страница | Библиотека | Статьи | Карта сайта | Отзывы о сайте

www.diagram.com.ua
2000-2025