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:

Что из названного можно употреблять в пищу?

На работе Бэнкси, созданной в нетипичной для художника технике, изображено гигантское современное судно, зашедшее в венецианский канал. Какое английское слово придает названию этой работы саркастический оттенок, намекая на экологические проблемы?

Палеонтолог из Глазго решил, по его словам, одну из загадок природы. По мнению ученого, часть трупп бродячих цирков принимала водные процедуры неподалеку от пути, которым следовала. Кто составлял эту часть?

В 1937 году компания "Мунлайт маршрут" основала ферму в выработанной известняковой шахте близ Уортингтона. В подземных галереях протяженностью 177 км работает 1000 человек. Чем же они там занимаются?

В одной сказке героиня все преувеличивала, а иногда и вовсе переворачивала с ног на голову. Ее имя было длиннее реально существующего женского имени на одну букву. Как звали эту героиню?

<< 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 Ускорение анализа клеточных структур 26.02.2025 Международная группа ученых под руководством Геттингенского университета разработала инновационную технологию, которая значительно ускоряет и упрощает анализ микроскопических изображений. Эта разработка открывает новые горизонты в изучении клеточных структур и имеет огромный потенциал для биологических исследований и медицинской диагностики. Центральным элементом этой технологии является автоматическая сегментация - процесс, который позволяет идентифицировать и разделять клеточные структуры на микроскопических изображениях. Этот метод играет ключевую роль в понимании сложных биологических процессов, анализе реакции клеток на лекарства и сравнении клеточных структур в различных генотипах. Ранее автоматическая сегментация была возможна, но сталкивалась с серьезными ограничениями. Существующие методы были узкоспециализированными и требовали значительных ресурсов для адаптации к новым условиям. Геттингенские ученые предложили новаторский подход, основанный на переобучении существующего программного обеспечения Segment Anything (SAM). Для обучения новой модели, получившей название Segment Anything for Microscopy (SAM), исследователи использовали обширную базу данных, включающую более 17 000 микроскопических изображений и более 2 миллионов вручную аннотированных клеточных структур. Этот подход позволил создать алгоритм, который демонстрирует высокую точность сегментации изображений тканей и клеток в широком диапазоне настроек. Для упрощения доступа к новой технологии было разработано специальное программное обеспечение SAM, которое позволяет исследователям и врачам легко и быстро анализировать микроскопические изображения. Этот инструмент устраняет необходимость в ручной разметке структур и обучении специализированных моделей ИИ для каждой конкретной задачи. Процесс адаптации программного обеспечения к микроскопии был тщательно спланирован и выполнен в несколько этапов. Сначала ученые оценили потенциал модели на большом наборе данных из открытых источников. Затем они переобучили алгоритм на специализированном наборе данных по микроскопии, что позволило значительно улучшить производительность модели при сегментации клеток, ядер и органелл. Программное обеспечение SAM уже нашло широкое применение в различных областях науки и медицины. Например, оно используется для анализа нервных клеток уха в рамках проекта по восстановлению слуха, а также для сегментации искусственных опухолевых клеток в исследованиях рака. Кроме того, инструмент применяется для анализа изображений вулканических пород, полученных с помощью электронной микроскопии. По словам младшего профессора Константина Папе из Института компьютерных наук Геттингенского университета, технология SAM позволяет автоматизировать задачи, которые раньше требовали недель кропотливой ручной работы, всего за несколько часов. "Модель может сегментировать любую биологическую структуру всего несколькими щелчками мыши, а затем ее можно усовершенствовать для автоматизации более сложных задач", - подчеркивает профессор Папе.

Другие интересные новости:

Наука требует жертв

Ультразвуковая наклейка позволит видеть сквозь кожу.

Неприятный скрежет

Ноутбук Huawei MagicBook 14

Рюкзак с шестью роборуками

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Дом, приусадебное хозяйство, хобби. Подборка статей

▪ статья Тепловизионная диагностика. История изобретения и производства

▪ статья Где находится электрическая лампочка, работающая непрерывно уже более 100 лет? Подробный ответ

▪ статья Конский чеснок. Легенды, выращивание, способы применения

▪ статья Классификация металлоискателей. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Привидение. Секрет фокуса

www.diagram.com.ua
2000-2025