アンドレ・マルロー。最も有名な格言

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アンドレ・マルロー。最も有名な格言

芸術は運命に対する反逆です。
自由は交換ではなく、自由です。
人の人生を運命に変えるのは死だけです。
芸術家は年代記作家ではなく、この世界のライバルです。

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量子もつれのエントロピー則の存在が証明された 09.05.2024

量子力学は、その神秘的な現象や予期せぬ発見で私たちを驚かせ続けています。最近、理化学研究所量子コンピューティングセンターの Bartosz Regula 氏とアムステルダム大学の Ludovico Lamy 氏が、量子もつれとそのエントロピーとの関係に関する新しい発見を発表しました。量子もつれは、現代の量子情報科学技術において重要な役割を果たしています。ただし、その構造は複雑であるため、理解と管理が困難になります。レグルスとラミーの発見は、量子のもつれが古典系と同様のエントロピー規則に従うことを示しています。この発見は、量子情報科学技術の分野に新たな視点をもたらし、量子のもつれと熱力学との関係についての理解を深めます。研究結果は、もつれ変換の可逆性の可能性を示しており、これにより、さまざまな量子技術での使用が大幅に簡素化される可能性があります。新しいルールを開く ... >>

ミニエアコンソニーレオンポケット5 09.05.2024

夏はリラックスしたり旅行したりするのに最適な時期ですが、多くの場合、暑さが耐え難い苦痛に変わることがあります。ソニーの新製品、Reon Pocket 5 ミニエアコンをご紹介します。ユーザーにとって夏をより快適にすることを約束します。ソニーは、暑い日に体を冷やすユニークなデバイス、Reon Pocket 5 ミニコンディショナーを導入しました。首にかけるだけでいつでもどこでも涼しさを楽しめます。運転モードの自動調整と温度・湿度センサーを搭載したミニエアコンです。革新的なテクノロジーのおかげで、Reon Pocket 5 はユーザーのアクティビティや環境条件に応じて動作を調整します。ユーザーはBluetooth経由で接続された専用モバイルアプリを使用して簡単に温度を調整できます。さらに、ミニコンディショナーを取り付けられる、便利な特別デザインのTシャツとショーツも用意されています。デバイスはああ、 ... >>

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、 ... >>

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ロボットは、より正確に望ましいシナリオに従うように学習されます 27.06.2019

スタンフォード大学の科学者は、ロボットの目標を設定する XNUMX つの異なる方法を組み合わせました。大学のウェブサイトによると、この「ケンタウロス」は、シミュレーションと実際の実験の両方で、それぞれの方法を個別に使用するよりも効果的であることが判明しました。

スタンフォード大学のコンピュータサイエンスの大学院生である Andy Palan は、次のように述べています。作品の最初の著者の一人。

新しいロボットトレーニングシステムは、デモンストレーション方法とユーザー調査を組み合わせたものです。最初の方法では、人がロボットに何をすべきかを示します。XNUMX 番目の方法では、特定の状況でロボットをどのように動作させたいかという質問に答えます。たとえば、自動運転車の軌道を決定するときです。

デモンストレーションは有益ですが、多くの余分なコンテンツが含まれている可能性があります。一方、嗜好は最大でも XNUMX ビットの情報しかありませんが、はるかに正確であると研究者は指摘しています。これらのアプローチは互いに完全に補完し合い、両方のソースからのデータをインテリジェントに組み合わせることが非常に重要です。

新しい組み合わせシステムは、ロボットに対する動作のデモンストレーションから始まります。これにより、自律型ロボットは多くの情報を得ることができ、デモンストレーションのどの部分が重要かを判断するのに苦労することがよくあります。また、人は常にロボットが自分と同じように振る舞うことを望んでいるわけではありません。そのため、以前の研究では、人々は自動運転車が自分よりも積極的に運転しないことを望んでいることが示されています。

この実験では、80% の人が組み合わせた方法をより積極的に使用することを示しました。しかし、困難もありました。これらの人々は、ロボットが尋ねた質問を常に理解できるとは限らなかったと報告しました。同じように見える、またはタスクに関係のない XNUMX つのシナリオから選択するように求められることもありました。これは、好みに基づく学習でよくある問題です。研究者は、より迅速な応答時間も提供する、より単純な調査でこの欠点に対処したいと考えています。

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