В историческом фильме странствующий монах в своем путешествии пользуется посохом с заостренным концом. В одном эпизоде этот монах в сердцах бросил свой посох, решив, что некий апостол не является его покровителем. Что монах неудачно пытался сделать незадолго до этого?
Правильный ответ: Поймать рыбу. Комментарий: Монах, стоя в ручье, использовал посох в качестве своеобразного гарпуна. Когда у него это не получилось, он решил, что апостол Петр не является его покровителем.
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:
На берегу какой реки стоял родной город Незнайки?
Писатели дружно бичевали это тлетворное нововведение, духовенство видело в этом воплощение дьявола, в монастырях до XVIII века это запрещалось использовать, это при дворе Генриха III укрепило молву о его распущенности, "Король-солнце" Людовик XVI долго не находил в этом проку, но к концу своего правления признал это полезным. Что это?
У академика Богомольца была очень интересная научная теория, которой очень интересовался Сталин. Благодаря этому интересу, Богомолец в 1929 году становится академиком Академии Наук Украины, в 1932 году - академиком Академии Наук СССР, и вскоре - лауреатом Сталинской премии, в годы войны - академиком Академии Медицинских Наук и Героем Социалистического труда, а в 1946 году, в возрасте 65 лет одним своим действием он полностью опровергает свою теорию. Сталин был взбешен, назвал Богомольца жуликом, но наказать Богомольца никак не мог. Что это была за теория и чем он ее опроверг?
В одной из фантастических книг Ольги Лукас и Сергея Лесина действует Братство Пресвятых Юристов. Это братство якобы было основано учителем, ведущим людей к звездному свету. Кого же считали основателем братства?
<< 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:
Усовершенствование перовскитного элемента термостойким органическим слоем
KnuPath - нейроморфный процессор военного назначения
Вред Wi-Fi сетей
Компактный электрический кроссовер Toyota Urban Cruiser
Ультрабук от ASUS
Лента новостей науки и техники, новинок электроники
Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:
▪ раздел сайта Медицина. Подборка статей
▪ статья Лампа накаливания. История изобретения и производства
▪ статья Какие животные воруют у людей блестящие вещи, а взамен часто оставляют что-нибудь другое? Подробный ответ
▪ статья Мускусный корень. Легенды, выращивание, способы применения
▪ статья Идентификация проводников по цветам или цифровым обозначениям. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники
▪ статья Импульсный стабилизатор напряжения с повышенным КПД. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники
Главная страница | Библиотека | Статьи | Карта сайта | Отзывы о сайте

www.diagram.com.ua
2000-2025