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:

Известный театральный продюсер Сергей Дягилев вложил немало денег в постановку балета Мануэля де Фальи "Треуголка", в частности для привлечения уже знаменитого Пабло Пикассо. Зачем Дягилев потребовал от автора балета дописать 1,5 минуты музыки к увертюре?

Какое из этих произведений традиционно исполняли ночью?

Один из патриархов отечественной журналистики Томас Колесниченко когда-то работал в газете "Правда" вместе с экс-премьером Евгением Примаковым. Они писали фельетоны под общим псевдонимом. Назовите этот псевдоним.

В объяснении, почему у милых "британцев" ТАКИЕ ОНИ, говорится, что это позволяло тем кусать коров за ноги, избегая болезненных ударов копытами. Какие два слова, начинающиеся на соседние буквы алфавита, мы заменили словами "ТАКИЕ ОНИ"?

<< 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 Мемы вредят качеству работе нейросетей 07.10.2025 Исследователи из Техасского университета в Остине, Техасского университета A&M и Университета Пердью пришли к неожиданному выводу: избыточное количество некачественной информации, включая интернет-мемы, может снижать эффективность работы ИИ, буквально "оглупляя" его со временем. Работа, проведенная этими университетами, стала одной из первых, где было напрямую сопоставлено воздействие неструктурированных и поверхностных данных на когнитивные процессы у людей и машин. Согласно результатам, большие языковые модели, обученные на материале с низкой информационной ценностью, начинают демонстрировать те же эффекты, что и человек, чье мышление формируется под влиянием чрезмерного потребления легкого контента. Интересно, что подобные закономерности ранее фиксировались только в отношении пользователей социальных сетей. Человек, постоянно находящийся в потоке развлекательных и коротких сообщений, постепенно теряет способность к длительной концентрации и критическому восприятию информации. Аналогичные признаки, как утверждают исследователи, теперь можно наблюдать и у систем искусственного интеллекта. Особое внимание ученые уделили феномену, который в 2024 году получил официальное признание в Оксфордском словаре - термину "брейнрот" (brainrot), обозначающему когнитивное выгорание, вызванное постоянным взаимодействием с поверхностным цифровым контентом. Ранее этот термин применялся исключительно к людям, однако в ходе исследования оказалось, что цифровые алгоритмы подвержены подобному эффекту, если обучаются на аналогичных данных. Как отметил аспирант Техасского университета в Остине Джуньюань Хонг, главная проблема современной информационной среды заключается в несоразмерности между темпами роста данных и способностью человека - и теперь уже искусственного интеллекта - осмысливать их. По словам ученого, значительная часть создаваемого контента направлена не на передачу знаний или развитие мышления, а лишь на то, чтобы привлечь внимание и вызвать реакцию, измеряемую кликами. Эта особенность современной медиаэкосистемы превращает процесс обучения в замкнутый круг: алгоритмы, тренирующиеся на популярном, но поверхностном материале, начинают воспроизводить ту же поверхностность, из которой черпают информацию. Таким образом, с каждым циклом их способность анализировать и формулировать сложные идеи может снижаться, как это происходит с людьми, слишком долго пребывающими в цифровом шуме. Несмотря на тревожные выводы, ученые считают, что ситуация не безнадежна. Понимание того, как именно качество обучающих данных влияет на "мышление" искусственного интеллекта, дает возможность создать новые методы фильтрации и отбора информации. Если разработчики будут уделять внимание не только объему, но и смысловой ценности контента, нейросети смогут развиваться более осознанно и эффективно.

Другие интересные новости:

Сон слонов

Хладнокровные отравители

Биоразлагаемый аккумулятор из сажи и опилок

Светодиод толщиной в 3 атома для сверхтонких гибких экранов

Модули инфракрасных приемников TSOP48xxxxAM

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Инструменты и механизмы для сельского хозяйства. Подборка статей

▪ статья Чрезвычайные ситуации. Классификация чрезвычайных ситуаций. Основы безопасной жизнедеятельности

▪ Как возникла Византийская империя? Подробный ответ

▪ статья Изготовление электронной платы. Советы радиолюбителям

▪ статья Гражданская радиосвязь. Разное. Справочник

▪ статья Примерный порядок технического диагностирования электроустановок потребителей. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

www.diagram.com.ua
2000-2025