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クイント・エニアス。最も有名な格言

価値のない人々に対して行われた善行は残虐行為だと私は考えます。
怠けていると、何をすればいいのかわからなくなってしまいます。決してそんなことはありません。
本当の友人は困難に直面していることを知っています。
幸運は勇者に味方する。

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科学技術の最新ニュース、新しい電子機器：

スターシップのための宇宙からのエネルギー 08.05.2024

新技術の出現と宇宙計画の発展により、宇宙での太陽エネルギーの生産がより実現可能になってきています。スタートアップ企業のトップである Virtus Solis は、SpaceX の Starship を使用して地球に電力を供給できる軌道上発電所を構築するというビジョンを共有しました。スタートアップ企業のVirtus Solisは、SpaceXのStarshipを利用して軌道上に発電所を建設するという野心的なプロジェクトを発表した。このアイデアは太陽エネルギー生産の分野を大きく変え、より利用しやすく、より安価になる可能性があります。このスタートアップの計画の中核は、Starshipを使って衛星を宇宙に打ち上げるコストを削減することだ。この技術的進歩により、宇宙での太陽エネルギー生産は従来のエネルギー源と比べてより競争力のあるものになると期待されています。 Virtual Solis は、Starship を使用して必要な機器を配送し、軌道上に大型太陽光発電パネルを構築することを計画しています。ただし、重要な課題の 1 つは、 ... >>

強力なバッテリーを作成する新しい方法 08.05.2024

技術の発展とエレクトロニクスの使用拡大に伴い、効率的で安全なエネルギー源を作り出すという問題はますます緊急になっています。クイーンズランド大学の研究者らは、エネルギー産業の状況を変える可能性のある高出力亜鉛ベース電池を開発するための新しいアプローチを発表した。従来の水ベースの充電式電池の主な問題の 1 つは電圧が低いことであり、そのため最新の機器での使用が制限されていました。しかし、科学者によって開発された新しい方法のおかげで、この欠点は見事に克服されました。研究の一環として、科学者たちは特別な有機化合物であるカテコールに注目しました。これは、バッテリーの安定性を向上させ、効率を高めることができる重要なコンポーネントであることが判明しました。このアプローチにより、亜鉛イオン電池の電圧が大幅に向上し、競争力が高まりました。科学者によると、このようなバッテリーにはいくつかの利点があります。彼らはbを持っています ... >>

温かいビールのアルコール度数 07.05.2024

最も一般的なアルコール飲料の 1 つであるビールは、飲む温度によって変化する独自の味を持っています。国際的な科学者チームによる新しい研究で、ビールの温度がアルコールの味の知覚に大きな影響を与えることが判明しました。材料科学者のレイ・ジャン氏が主導したこの研究では、温度が異なるとエタノールと水分子が異なる種類のクラスターを形成し、それがアルコールの味の知覚に影響を与えることが判明した。低温ではより多くのピラミッド状のクラスターが形成され、「エタノール」の辛味が軽減され、飲み物のアルコール感が軽減されます。逆に温度が上がるとクラスターが鎖状になり、アルコール感が強くなります。これは、白酒などの一部のアルコール飲料の味が温度によって変化する理由を説明します。得られたデータは飲料メーカーに新たな可能性をもたらします。 ... >>

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人間の神経系のように働く光ファイバー 20.04.2022

シンガポールの破壊的フォトニック技術センターと英国のオプトエレクトロニクス研究センターの科学者は、ニューロンの実用的な光学モデルを作成しました。これを行うために、彼らはカルコゲナイドに基づくアモルファス合金の特別な特性を利用しました。

実際、透明度を変えることができる新しいタイプの光ファイバーが合成されました。これにより、人間の脳に存在するものと同様の光信号の伝搬条件を提供することが可能になります。

この特性を利用して、研究者は軸索とシナプスにおけるシグナル伝達のメカニズムを模倣する機能を達成し、それによってニューロンの光アナログが人間の脳と同様の機能を発揮できることを証明しました。

実験用の光ファイバーは、硫化ガリウムと酸化ランタンの合金であるアモルファスガラスでできていました。化学シナプスの機能を模倣するために、ファイバーの側面から異なる波長の光を交互に照射し、いわゆる光子シナプスを発生させます。その結果、科学者は、ニューロンにおける化学シグナル伝達のメカニズムを再現することができました。

彼らの研究では、シンガポールの研究者は、脳機能の多くの光学的類似物を実証しました。その中には、安静状態の保持と、刺激中の神経細胞の電気的活動の変化のモデル化があります。

この研究は、従来のコンピューターシステムの速度と効率の向上に貢献する可能性があります。新しいバージョンのコンピューターでの適応と学習メカニズムの出現により、コンピューターははるかに少ないエネルギーで大量のデータを処理できるようになります。

神経細胞の働きをシミュレートする最新のコンピューターは、生物学的システムよりも 6 ～ 9 桁効率が低くなります。たとえば、500 秒間の脳活動をシミュレートするには、1,4 秒のコンピューター時間がかかり、XNUMX メガワットのエネルギーが必要です。

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