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:

Литературовед Михаил Бахтин в одной из своих лекций пишет, что поражение - наиболее благоприятный материал для показа подлинных чувств человека. В качестве примеров, иллюстрирующих эту мысль, он приводит три произведения: "Песнь о Роланде", "Слово о полку Игореве" и роман, впервые опубликованный в 1927 году. Как называется этот роман?

Некий пожарный переехал из одного города в другой. Описывая свою работу на новом месте, он сказал: "Прежде всего, пришлось учиться пригибаться". В какой город он переехал?

Семен Липкин написал биографическую книгу о своем друге. В название книги входит название самого известного романа друга. Назовите этого друга.

В Атласе Яна Гевелия собрано множество животных, реальных и надуманных. Чем увлекался Ян?

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Интерактивная система Lego Smart Play 17.01.2026

Компания Lego предложила новый подход к конструкторским играм, представив платформу Smart Play, которая объединяет традиционные кирпичики с сенсорами, звуками и возможностью реагировать на действия ребенка. Разработка системы заняла около восьми лет и направлена на поддержку социальной, сюжетной и творческой игры. Главная идея Smart Play заключается в том, чтобы "спрятать" сложную электронику внутри конструкции. Это позволяет детям сосредотачиваться не на гаджетах, а на создании историй, взаимодействии с персонажами и собственной фантазии. Технология ориентирована на развитие творческого мышления и вовлечение в игру с самого начала. Система базируется на специальном "умном кирпиче", оснащенном датчиками, который способен реагировать на движение, воспроизводить звуки и распознавать другие элементы конструктора, включая умные минифигурки. Дополнительные Tiny Smart Tags позволяют платформе понимать контекст использования кирпичей: например, находится ли элемент в машине, вертолете и ...>>

Геймерские AR-очки ROG XREAL R1 17.01.2026

Дополненная реальность (AR) стремительно проникает в сферу развлечений, открывая пользователям новые формы взаимодействия с играми и мультимедийным контентом. Компании ASUS и XREAL представили долгожданное устройство - AR-очки ROG XREAL R1, которые обещают изменить представление о мобильных играх и иммерсивном игровом опыте. Новинка поражает своими техническими характеристиками. Каждое глазное яблоко пользователя получает изображение с помощью двух micro-OLED дисплеев с разрешением 1920x1080, пиковая яркость достигает 700 нит, а поле зрения составляет 57°. Частота обновления 240 Гц обеспечивает плавное изображение даже в динамичных играх, а встроенные динамики от Bose гарантируют качественный звук. Центром управления устройством стал ROG Control Dock - настоящий мультимедийный хаб, оснащенный двумя HDMI 2.0 и DisplayPort 1.4. Он позволяет мгновенно переключаться между ПК, консолями и другими устройствами. Подключение через USB-C обеспечивает максимальную совместимость, включая по ...>>

Большой адронный коллайдер прекращает работу 16.01.2026

Физика элементарных частиц - одна из самых передовых областей науки, где каждый эксперимент может изменить наше понимание мироздания. Центральным инструментом этих исследований является Большой адронный коллайдер (LHC), уникальный ускоритель частиц, позволяющий изучать самые фундаментальные законы природы. Недавно стало известно, что LHC временно прекращает свою работу для масштабной модернизации, которая подготовит его к новому этапу экспериментов с гораздо большей производительностью. Коллайдер, расположенный в подземном тоннеле вдоль швейцарско-французской границы, создает столкновения частиц на невероятно высоких энергиях. Именно здесь в 2012 году ученые открыли бозон Хиггса - ключевую частицу, объясняющую, почему другие элементарные частицы имеют массу. Это открытие стало одним из самых значимых событий современной физики и подтвердило предсказания Стандартной модели. Причиной временной остановки LHC стало развертывание проекта High-Luminosity LHC (HL-LHC). Модернизация позв ...>>

Случайная новость из Архива Роботов научили быть любопытными 08.06.2017 На протяжении нескольких лет разработчики компьютерных программ для роботов пытались создать "алгоритм любопытства", однако повторить человеческую любознательность было довольно сложно. По их словам, большинство методов не могут оценить "пробелы" в знаниях робота и понять, что ему будет интересно. Однако Тодду Хестеру из Google DeepMind в Великобритании и Питеру Стоуну из Техасского университета в США удалось создать алгоритм, позволяющий компьютерной программе "проявлять любопытство", самостоятельно изучая окружающую среду. Новый подход позволит роботам учиться еще быстрее, чем сейчас. Исследователи назвали алгоритм TEXPLORE-VENIR - он основывается на технике "подкрепляющего обучения". Эта техника работает по следующему принципу: когда программа приближается к решению проблемы (например, выходу из лабиринта), то получает некоторое вознаграждение. Предполагается, что, получив награду, в будущем она снова попытается достичь какой-либо цели. Исследователи немного изменили технику "подкрепляющего обучения" таким образом, чтобы программа получала вознаграждение просто за новое знание, даже если оно не помогает достичь цели. Например, TEXPLORE-VENIR зарабатывает бонусы, когда изучает картину мира, ищет отдаленные места на карте или осваивает кулинарные рецепты. Хестер и Стоун протестировали свой алгоритм в двух сценариях. Первым из них стал виртуальный лабиринт из 4-х комнат, соединенных между собой запертыми дверями. Боту - просто компьютерной программе - нужно было исследовать территорию, найти ключ, взять его и открыть дверь. За каждую открытую дверь он зарабатывал 10 очков. Чтобы достичь наивысшего балла, ему было дано 3000 "шагов". Когда при помощи алгоритма TEXPLORE-VENIR бот изучил местность (потратив на это 1000 "шагов"), то заработал 55 очков. При этом если он использовал другие алгоритмы, то получал от 0 до 35 очков. Когда программе пришлось одновременно исследовать местность и отпирать двери, с помощью TEXPLORE-VENIR она заработала 70 баллов, а в других случаях - менее 5. Ко второму эксперименту исследователи подключили человекоподобного робота Nao. При помощи алгоритма TEXPLORE-VENIR ему нужно было выполнить три задания: ударить по музыкальной тарелке, найти и поднести к глазам розовую ленту и нажать на кнопку, расположенную на его ноге. На каждое задание Nao получил 200 "шагов", и еще 400 "шагов" ему было дано на "обучение" (изучение предметов). По результатам 13-ти попыток он нажал на кнопку 7 раз, ударил по тарелке в 1-м из 5-ти случаев и в итоге стал быстрее находить розовую ленту. Алгоритм TEXPLORE-VENIR показал хорошие результаты, однако излишнее любопытно может снизить продуктивность робота, считают сторонние исследователи. Может получиться так, что внутренняя мотивация робота на получение награды за обучение превысит его внешнюю мотивацию решить поставленную задачу. Поэтому важно найти баланс между двумя видами мотивации.

Другие интересные новости:

Якорь для бурильной платформы

Сенсорная мышь Microsoft Multitouch

Подушка безопасности для мобильных устройств

В США раздадут земли под установку солнечных панелей

Цифровой ТВ-тюнер для Xbox One

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта ВЧ усилители мощности. Подборка статей

▪ статья Уильям Оккам. Знаменитые афоризмы

▪ статья Где больше всего диких верблюдов? Подробный ответ

▪ статья Съедобные растения. Советы туристу

▪ статья Индикатор инфракрасных, рентгеновских и гамма-лучей. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Нормы приемо-сдаточных испытаний. Выключатели нагрузки. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

www.diagram.com.ua
2000-2026