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:

Как в стихотворении Корнея Чуковского зовут разбойника, который "Бегает по Африке и кушает детей"?

Набожная героиня Лары Уильямсон хранит лоскуток, который касался могилы святого Августина Гиппонского. В предыдущем предложении мы пропустили восемь слов. Назовите те четыре из них, которые начинаются одинаково.

При Петре I, как известно, колокола переплавляли на пушки. А то, во что переплавляли пушечные ядра в Канаде в начале 20 века, после переплавки еще неоднократно попадало в мишень. Назовите занятие, для которого переплавляли ядра.

В компьютерной игре "Обливион" глава запрещенной магической школы некромантов называется так же, как одна из 32, 36, 52 или 54. Как именно?

<< 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 Нейросеть против нейросети 15.11.2018 Легко ли отличить настоящую фотографию от так называемого "фотошопа"? В каких-то случаях это может сделать каждый, уж очень явные артефакты монтажа присутствуют на изображениях. Существуют даже целые подборки забавных фотографий, где графическая редактура доведена до абсурда. Но бывают и такие снимки, где отличить, что называется, на глаз реальность от фальшивки практически невозможно. Отличить реальную фотографию от "фотошопа" помогают специальные методики. Часть из них основана на техническом анализе исходных графических данных. Дело в том, что разные графические инструменты оставляют в изображении свои невидимые отпечатки. Поэтому можно найти следы изменения изображения, или показать, что одно изображение смонтировано из нескольких отдельных кусочков, пусть даже с графической точки зрения монтаж был выполнен идеально. Сравнительно недавно появился новый вид высококачественных "фейков" - изображения, сгенерированные с использованием методов машинного обучения. Другими словами, нейросети научились, точнее их научили, создавать изображения, которые очень и очень похожи на настоящие. Проблема их идентификации состоит в том, что в отличие от классического "фотошопа", где результат, образно говоря, склеивается из разных кусочков, нейросети могут создавать цельное изображение практически с нуля. С подобными задачами особенно хорошо справляется вид нейросетей, который называется генеративно-состязательная сеть. Такая сеть фактически состоит из двух сетей: первая, генеративная, учится создавать изображения, а другая - дискриминативная, учится отличать изображения, созданные первой сетью, от "настоящих". В результате этой состязательной работы у генеративной сети получается создавать такие изображения, которые человек уже в ряде случаев не может отличить от настоящих. Особенно впечатляют результаты работы нейросетей по генерации человеческих лиц. Исследователи из университета штата Нью-Йорк (Корея) разработали новый метод, основанный на методах машинного обучения, который с высокой степенью точности определит, сгенерировано ли изображение человеческого лица нейросетью или же это настоящая фотография. Обученная исследователями нейросеть успешно справлялась с отличием синтетических лиц от фотографий настоящих людей. Результат работы генеративно-состязательной сети - это всегда некоторое компромиссное решение, направленное на то, чтобы получить качественный итоговый результат, а не 100% победу одной из сетей. В то время как сеть, которая ищет только отличия, может научиться делать это весьма эффективно, находя невидимые человеческому глазу следы работы генеративно-состязательной сети.

Другие интересные новости:

Ловушка для позитронов

Новые микросхемы для коррекции коэффициента мощности в выпрямителях

Радиациационное тепло для солнечных батарей

Технология формирования физических клавиш на сенсорных дисплеях

Одноплатный ПК Inforce 6309L

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники. Подборка статей

▪ статья Карл Фохт. Знаменитые афоризмы

▪ статья Где и когда число монахов составляло одну треть от общего числа мужчин в стране? Подробный ответ

▪ статья Крушина американская. Легенды, выращивание, способы применения

▪ статья Свет включает сирену. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Измерения электрических величин. Область применения. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

www.diagram.com.ua
2000-2025