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:

Юрий Смолич вспоминал, что Микола Кулиш в уже напечатанной на машинке рукописи вручную ДЕЛАЛ ЭТО - где надо одну, а где надо - две. Что именно делал?

Последним на сегодняшний день ЭТО СДЕЛАЛ венецианец Габриэле Кондульмер 3 марта 1431 года.

"Вельвита" - это марка американского сыра. Несколько десятилетий назад слово "вельвита" чуть не приобрело второе значение, близкое ко второму значению другого слова, но другое слово во втором значении прижилось, а "вельвита" - нет. Назовите это другое слово

Великий естествоиспытатель Карл Линней провел классификацию не только животного и растительного мира, но и минералов. Так, он описал четыре вида кварца - кварц водный, кварц белый, кварц матовый и кварц цветной. Цветной кварц по Линнею, в свою очередь, делился на две группы - в одну входил красный кварц, в другую - зеленый и голубой, а фиолетовый, как ни странно, входил в обе. А что это были за группы, по мнению Линнея? Запишите ответ, используя всего два символа.

<< 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 Нейроморфный нос Intel 27.03.2020 Исследователи компании Intel совместно с учеными из Корнуэльского университета создали своего рода "электронный нос", способный запомнить специфический запах какого-то соединения и химиката за один раз и с высокой точностью определить этот запах даже в том случае, если он маскируется другими сильными запахами. Система "электронного носа" базируется на основе нейроморфного процессора Loihi компании Intel, а его чувствительным элементом является матрица из 72 химических датчиков. Процессор Loihi запрограммирован таким образом, что его цепи максимально подобно копируют работу нейронов так называемой обонятельной луковицы (olfactory bulb), части головного мозга, которая отвечает за распознавание запахов. А дальнейшее развитее данной системы позволит создать в будущем устройства, позволяющие детектировать опасные химические вещества, спрятанные наркотики или взрывчатку, и, естественно, ставить точные медицинские диагнозы. Архитектура процессора Loihi построена для максимально подобного соответствия работе нейронных цепей и более сложных участков мозга, чем этого можно достичь при помощи обычных центральных процессоров, пусть даже и снабженных специальными нейроморфными ускорителями. Благодаря этому, такие нейроморфные процессоры способны выполнять такую работу, которая не по силам традиционным системам искусственного интеллекта. Помимо этого, количество энергии, потребляемое системами с нейроморфными процессорами, существенно меньше количества, потребляемого обычными системами, выполняющими сопоставимые по сложности задачи из области глубинного машинного изучения и самообучения. Одну из вещей, которую можно реализовать на нейроморфном процессоре, но очень тяжело сделать при помощи традиционных технологий, является так называемое обучение на одном примере (one-shot learning). Мозг человека делает такое с легкостью, почувствовав однажды какой-то характерный запах, в следующий раз вы его непременно узнаете. Системы искусственного интеллекта, использующие нейронные сети, требуют обучения на огромном количестве примеров, и что самое плохое, обученная ранее нейронная сеть не может быть обучена какой-то новой категории, не повредив ее память об изученной ранее категории. Для достижения максимального результата нейронная сеть должна быть полностью переучена при помощи данных сразу всех необходимых категорий. Следующими шагами, которые намерены предпринять исследователи Intel и Корнуэльского университета, станет обеспечение возможности группировки связанных данных (запахов) в общие категории. К примеру, система уже сейчас способна распознать, что запах соответствует запаху клубники, выращенной в Европе или выращенной в Калифорнии, однако дальнейшем она должна будет указать, что эти оба запаха являются запахом клубники.

Другие интересные новости:

Новый аккумуляторный элемент в 7 раз плотнее литиево-ионных элементов

Кофемашина Rapid Cold Brew Coffee Maker для холодных напитков

Вы слышите - вирус

Мамонту поставили градусник

Катализатор из вулкана

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Культурные и дикие растения. Подборка статей

▪ статья Дровокол. Чертеж, описание

▪ статья Как производится искусственный каучук? Подробный ответ

▪ статья Предсказание погоды на море. Советы туристу

▪ статья Рамочная антенна с соотношением сторон 1:3. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Повелитель пипетки. Секрет фокуса

www.diagram.com.ua
2000-2025