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:

18 сентября 1999 47-летний литовец Юргис Кайрис, предварительно застраховав себя на 2,5 миллиона долларов, на глазах всего Вильнюса совершил практически то же, что другой человек почти семьдесят лет назад сделал неофициально, и к тому же с помощью Троицкого. Кайрис получил за свои действия новый "Фольксваген", а его предшественник - выговор. Мы не спрашиваем, что сделал Кайрис. Назовите имя и фамилию его предшественника.

На его могиле в Харькове название этой профессии долгое время отсутствовало. Однако уже 15 апреля 1961 г. был издан указ, согласно которому семья этого человека обеспечивалась всем необходимым как семья обладателя этой профессии. Назовите этого человека.

Однажды в руки автору вопроса попался сборник советских рассказов, изданный через год после XXII Олимпийских игр. Сразу пять представленных писателей носили одно и то же мужское имя. Предположив, что на момент выхода книги, все пятеро только-только перестали быть тинэйджерами, автор вопроса даже придумал правдоподобное объяснение, почему они носят именно это имя. Попробуйте догадаться, как же звали этих пятерых писателей.

В 1910 году в этом заокеанском городе появился запрет, который не продлился, однако, больше месяца. Запрет одна местная газета с нескрываемым восторгом комментировала так: "Навеки остановлены колесо (ПРОПУЩЕНО СЛОВО), стук (ПРОПУЩЕНО СЛОВО) и шелест (ПРОПУЩЕНО СЛОВО)!" Догадавшись, какие слова были пропущены, назовите этот город.

Закончите одно из поучений ассирийского писца Ахикара: "Никогда не принимай участия в обручении женщины, ибо, если ей придется плохо, она будет проклинать тебя, а если ей придется хорошо..."

<< 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 Технология глубинного обучения для анализа временных рядов данных 20.03.2016 Компания Fujitsu Laboratories Ltd. объявила о разработке технологии глубинного обучения, способной с высокой точностью анализировать временные ряды данных. В перспективных приложениях для интернета вещей временные ряды данных могут значительно варьироваться, поэтому выявление закономерностей их изменения оказывается для человека очень сложной задачей. "Машинное обучение является центральной технологией искусственного интеллекта. В последние годы в этой области все внимание было приковано к технологии глубинного обучения как способу автоматического извлечения характерных значений, необходимых для интерпретации и оценки явлений, - отметили в компании. - Огромные объемы временных рядов данных собираются с устройств, особенно в эру интернета вещей. Применяя глубинное обучение к этим данным и классифицируя их с высокой степенью точности, можно проводить дальнейший анализ с перспективой создания новых продуктов и решений и открытия новых направлений бизнеса". Технология глубинного обучения, которая воспринимается как прорыв в развитии искусственного интеллекта, обеспечивает высокую точность распознавания изображений и речи, однако она по-прежнему применима лишь к ограниченным типам данных, пояснили в Fujitsu. В частности, до сих пор было трудно точно классифицировать в автоматическом режиме изменчивые временные ряды данных, поступающих от устройств, подключенных к интернету вещей. Компания разработала технологию глубинного обучения на основе теории хаоса и топологии для автоматической точной классификации изменчивых временных рядов данных. Эта технология позволяет точно обрабатывать даже комплексные временные данные с большой амплитудой изменений. Новейшая технология использует следующие процедуры для обучения и классификации: графическое представление временных рядов данных с использованием теории хаоса; количественное описание диаграмм с помощью топологии; обучение и классификация с использованием сверточных нейронных сетей.

Другие интересные новости:

Моноблочный компьютер Dell XPS 27

Внесение логинов и паролей в завещание

Простой переходник превратит обычные наушники в умные

Процессоры Intel Core восьмого поколения

Ветряки по ночам греют землю

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Альтернативные источники энергии. Подборка статей

▪ статья Лаконизм. Лаконическая краткость. Крылатое выражение

▪ статья Где начинается Антарктика? Подробный ответ

▪ статья Развязывающаяся восьмерка. Советы туристу

▪ статья Ультралинейный усилитель на лампах 6Н2П, 6П14П. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Устройство психоэмоциональной коррекции. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

www.diagram.com.ua
2000-2025