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:

Чтобы помочь молодым амбициозным теоретикам, лауреат Нобелевской премии по физике 'т Хофт создал веб-сайт, где он перечисляет, что им необходимо выучить. Если вы еще не овладели тем, с чего начинается список, то эта страница вряд ли вам поможет. Что же стоит в списке первым пунктом?

Количество приемов в таэквондо насчитывает более 100. Судя по увиденной недавно трансляции с международного турнира по таэквондо, наиболее часто применяемым является прием "чжу". Перевод названия этого приема на русский дает слово, которым в российском прокате именовался популярный остросюжетный фильм, в котором этого "чжу" также достаточно. Воспроизведите название фильма.

По словам Александра Сидорова, пока "кандидаты" были почти исключительно православными, в ходу был термин "крещение". Однако с изменением ситуации стали использовать другой термин. Именно его Сидоров употребляет, говоря о том, что произошло более полувека назад с уроженцем Тбилиси. Под каким именем был известен этот уроженец Тбилиси?

В 1934 году Антониади решил, что там должны находиться Аполлония, Галлия, Аркадия, Фаэтония, Киллена. Позже представительный комитет решил с этим согласиться, потому что так или иначе почти все ставленники Антониади связаны с тем, из-за которого они оказались там, где мы можем их видеть и сейчас. Где именно?

В матче ветеранов ОН из-за травмы бедра придумал другой оригинальный ход - отдать передачу Карошу. Назовите ЕГО

<< 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 Самообучаемый нейроморфный процессор Intel Loihi 08.10.2017 Компания Intel рассказала о разработке, которая может ускорить приложения искусственного интеллекта и расширить область их применения. Это процессор под условным наименованием Loihi, который сам производитель характеризует как "самообучаемый" и "нейроморфный". Как утверждается, принципы работы Loihi аналогичны тем, по которым работает человеческий мозг. Процессор обучается, используя разные типы обратной связи. В результате он становится "умнее" непосредственно в процессе работы, исключая привычный для нынешних систем ИИ этап обучения. Архитектура Loihi напоминает нейронную сеть, в которой импульсы в синапсах служат для создания и укрепления связей между нейронами. Интеллектуальное поведение становится результатом кооперативного и конкурентного взаимодействия между участками сети и внешним миром. Тестовый чип Loihi включает цифровые схемы, воспроизводящие работу базовых элементов мозга, что позволяет ускорить машинное обучение при одновременном снижении энергопотребления. C одной стороны, используемый подход позволяет процессору обучаться автономно и в реальном времени, не дожидаясь обновления, поступающего из облака, а с другой - радикально повысить скорость работы. По оценке Intel, обучение Loihi происходит в 1 млн раз быстрее по сравнению с другими нейронными сетями, если сравнивать общее число операций, необходимое для достижения заданной точности при решении задач распознавания MNIST. Более того, по сравнению с такими подходами как сверточные нейронные сети и нейронные сети глубокого обучения, Loihi затрачивает существенно меньше ресурсов для решения той же задачи. Что касается энергетической эффективности, Loihi в 1000 раз превосходит процессоры общего назначения, используемые в обычных обучаемых системах. Процессор, изготавливаемый по 14-нанометровой технологии, включает 130 000 нейронов и 130 млн синапсов. Intel обещает в первой половине 2018 года предоставить Loihi ведущим университетам и исследовательским институтам, специализирующимся на разработке ИИ.

Другие интересные новости:

LiO2 может заменить Li-Ion

Гибридные процессоры AMD серии A образца 2014 года (Kaveri)

Компактные медицинские источники питания Mean Well RPS-400

12 Тб SSD-хранилище AKiTiO Thunder2 Quad Mini

Samsung Galaxy Tab 3 Lite

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Металлоискатели. Подборка статей

▪ статья Роберт Эдвард Ли. Знаменитые афоризмы

▪ статья Какое американское государство получило название в результате ошибки картографов? Подробный ответ

▪ статья Техническое обслуживание аккумуляторных батарей. Типовая инструкция по охране труда

▪ статья Практические приемы работы с металлоискателем. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Устройство для защиты трехфазного потребителя от изменения чередования фаз. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

www.diagram.com.ua
2000-2025