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記事へのコメント
映画は女性の人生で唯一の慰めです
ブルガコフ M.A.
言い回し: 映画は、女性の人生における唯一の慰めです。
値: 映画全般、特にテレビシリーズに対する女性の愛についてのふざけて皮肉なコメントとして引用されています。
原産地: ミハイル・アファナシエビッチ・ブルガーコフ(1-1925)の物語(1987)「犬の心」(1891年、1940年出版)より。 シャリコフと呼ばれる犬(シャリコフになる前)の周囲からの言葉。 原文では、「彼女は映画を観るのに十分ではなく、女性のための映画は人生の唯一の慰めです。」
ランダムな表現:
そしてどこでも致命的な情熱があり、運命からの保護はありません。
値:
それは、重要ではない機会をめぐる感情的に激しく、嵐のような対立についての冗談めかして皮肉な解説として使用されます。
原産地:
A. S. プーシキン (1827-1799) の詩「ジプシー」 (1837) の最後の行は次のとおりです。 //そしてどこでも致命的な情熱/そして運命からの保護はありません。 |
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庭の花の間引き機
02.05.2024
現代の農業では、植物の世話プロセスの効率を高めることを目的とした技術進歩が進んでいます。収穫段階を最適化するように設計された革新的な Florix 摘花機がイタリアで発表されました。このツールには可動アームが装備されているため、庭のニーズに簡単に適応できます。オペレーターは、ジョイスティックを使用してトラクターの運転台から細いワイヤーを制御することで、細いワイヤーの速度を調整できます。このアプローチにより、花の間引きプロセスの効率が大幅に向上し、庭の特定の条件や、そこで栽培される果物の種類や種類に合わせて個別に調整できる可能性が得られます。 2 年間にわたりさまざまな種類の果物で Florix マシンをテストした結果、非常に有望な結果が得られました。フロリックス機械を数年間使用しているフィリベルト・モンタナリ氏のような農家は、花を摘むのに必要な時間と労力が大幅に削減されたと報告しています。
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最先端の赤外線顕微鏡
02.05.2024
顕微鏡は科学研究において重要な役割を果たしており、科学者は目に見えない構造やプロセスを詳しく調べることができます。ただし、さまざまな顕微鏡法には限界があり、その中には赤外領域を使用する場合の解像度の限界がありました。しかし、東京大学の日本人研究者らの最新の成果は、ミクロ世界の研究に新たな展望をもたらした。東京大学の科学者らは、赤外顕微鏡の機能に革命をもたらす新しい顕微鏡を発表した。この高度な機器を使用すると、生きた細菌の内部構造をナノメートルスケールで驚くほど鮮明に見ることができます。通常、中赤外顕微鏡は解像度が低いという制限がありますが、日本の研究者による最新の開発はこれらの制限を克服します。科学者によると、開発された顕微鏡では、従来の顕微鏡の解像度の 120 倍である最大 30 ナノメートルの解像度の画像を作成できます。 ... >>
昆虫用エアトラップ
01.05.2024
農業は経済の重要な分野の 1 つであり、害虫駆除はこのプロセスに不可欠な部分です。インド農業研究評議会 - 中央ジャガイモ研究所 (ICAR-CPRI) シムラーの科学者チームは、この問題に対する革新的な解決策、つまり風力発電の昆虫エアトラップを考案しました。このデバイスは、リアルタイムの昆虫個体数データを提供することで、従来の害虫駆除方法の欠点に対処します。このトラップは風力エネルギーのみで駆動されるため、電力を必要としない環境に優しいソリューションです。そのユニークな設計により、有害な昆虫と有益な昆虫の両方を監視することができ、あらゆる農業地域の個体群の完全な概要を提供します。 「対象となる害虫を適切なタイミングで評価することで、害虫と病気の両方を制御するために必要な措置を講じることができます」とカピル氏は言います。 ... >>
アーカイブからのランダムなニュース 人工知能は人間の脳の能力に近づくことができます
04.05.2019
パデュー大学の研究者は、磁気放射を使用してロボット、自動運転車、航空機をプログラムおよび訓練する技術を開発しました。
これにより、人工知能がより効果的に情報を受信して処理し、受信したデータを一般化し、デバイスの周囲のオブジェクトについて個別に結論を導き、それらの特性と違いを特定できるようになります。
「私たちのニューラル ネットワークは、人間の脳の特定の活動を模倣し、人間の脳と同じように、シナプスとニューロンの接続を使用して計算を実行します」と、パデュー大学のコンピューターおよび電気工学の教授であるカウシク ロイ (Kaushik Roy) は述べています。
研究者グループは、実験用ラットの海馬で実験的に発見された、ニューロン間の結合の強さを調節する生物学的プロセス (スパイクタイミング依存可塑性) に基づく、根本的に新しい学習アルゴリズムを提案しました。 このテクノロジーの磁気放射は、ニューロンの磁化状態を制御するために使用されます。これにより、AI のエネルギー効率、処理速度、およびデータ量の圧縮に影響を与えることができます。
「複雑な問題を解決し、スケジュールやルートの構築などのプロセスを最適化するために使用できる、より単純なニューラル ネットワークを作成しました」と Roy 氏は述べています。
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