Билл Гейтс в молодости поставил себе цель, которую намеревался достичь к 30-летнему возрасту. Некий, сравнительно новый способ достижения этой цели, связан с 15. В Германии первым человеком, который воспользовался этим способом, был профессор истории Экард Фрайзе в 2000 году. Чего же хотел добиться к 30 годам Билл Гейтс?
Правильный ответ: Стать миллионером. Комментарий: Фрайзе выиграл в телешоу "Кто хочет стать миллионером".
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:
Американская учительница рассказывала будущему императору Акихито, в том числе, о Боард Уолк, Сент-Джеймс Плэйс и Марвин Гарденс. Родители Акихито не одобряли ее методы, в частности, из-за неприязни к АЛЬФЕ. Назовите АЛЬФУ.
На Руси в течение некоторого времени существовало три календаря: гражданский, церковный и третий, который вам надо назвать и которым пользовалось большинство населения России.
Один робкий и застенчивый молодой человек впервые назначил свидание девушке. Он не знал, как себя вести в подобных случаях, поэтому решил зайти в библиотеку и прочитать что-либо на эту тему. В библиотеке ему попалась на глаза книга, на корешке которой было написано: "Учиться целоваться". Молодой человек схватил книгу, открыл ее и... не смог извлечь из нее ни капли интересующей его информации, хотя с книгой было все в порядке. Почему?
Участники шуточного диалога вспоминают посмотренные фильмы и стараются не запутаться: один фильм - про кукурузу, другой - про картошку. Назовите оба фильма.
В фильме "Геймер" чернокожий хакер проникает в компьютер главного героя и общается с ним с большого экрана. Какое обращение из двух слов использует герой по отношению к хакеру?
<< 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 Самообучаемая электрическая сеть
30.03.2022
Ученые из Университета Пенсильвании открыли новый подход к машинному обучению. Обычная электрическая цепь самостоятельно научилась распознавать цветы по размеру лепестков.
Группа ученых под руководством физика Сэмюэла Диллаву собрала небольшую электрическую сеть, соединив случайным образом 16 резисторов. Исследователи устанавливают напряжение для определенных входных узлов и считывают показатели выходных узлов. Самостоятельно регулируя резисторы, сеть научилась производить желаемые данные для заданного набора исходных значений.
"Сеть была настроена для выполнения множества простых задач ИИ, - говорит Диллаву. - Например, она может различать три вида цветков ириса с точностью более 95% на основе четырех параметров: длины и ширины лепестков и чашелистиков".
Для машинного обучения ИИ, как правило, используют искусственные нейронные сети. Такие сети обычно существуют только в памяти компьютера. Нейронная сеть состоит из точек или узлов, каждый из которых может принимать значение от 0 до 1, соединенных ребрами. Каждое ребро имеет свой вес в зависимости от значений в узлах. При обучении такой системы требуется проводить регулировку веса ребер, чтобы получить нужный результат.
"Это сложная проблема оптимизации, которая значительно возрастает с увеличением размера сети и требует большого количества вычислительных ресурсов", - отмечает Диллаву. - Ситуация усложняется тем, что все ребра должны настраиваться одновременно".
Чтобы обойти эту проблему, физики искали системы, которые могли бы настраивать себя без внешних вычислений. Ученые построили две идентичные сети друг над другом. В замкнутой сети они подавали напряжение и фиксировали на выходных элементах нужные значения. В открытой сети устанавливалось только напряжение на входном резисторе.
Система регулировала сопротивление на резисторах в двух сетях в зависимости от разницы напряжений между идентичными узлами в каждой из них. За нескольких итераций эти корректировки привели все напряжения во всех резисторах в двух сетях в соответствие. Система научилась выдавать правильные выходные данные для заданных исходных значений.
"Эта настройка требует незначительных вычислений, - говорит Диллаву. -Системе нужно только сравнить падение напряжения на соответствующих резисторах в замкнутой и свободной сетях с помощью компаратора. Наша работа доказывает принципиальную возможность нового способа машинного обучения, который не требует больших вычислений".
|
Другие интересные новости:
Влияние поиска смысла жизни на зависимость от смартфона
Миниатюрный дрон DJI Spark
Беспроводная зарядка электромобилей BMW
Первая льняная ткань
Удары астероидов по Земле
Лента новостей науки и техники, новинок электроники
Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:
▪ раздел сайта Электроснабжение. Подборка статей
▪ статья Лесные и торфяные пожары, их последствия. Основы безопасной жизнедеятельности
▪ статья Что такое магний? Подробный ответ
▪ статья Тамариск. Легенды, выращивание, способы применения
▪ статья Двухкорпусной громкоговоритель. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники
▪ статья Ленточный фонтан. Секрет фокуса
Главная страница | Библиотека | Статьи | Карта сайта | Отзывы о сайте

www.diagram.com.ua
2000-2025