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翼のある単語、語彙単位。 意味、起源の歴史、使用例
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記事へのコメント
精神的に悪い
聖書
言い回し: 心が貧しい。
値: 視野が狭く、知的・精神的要求が低い人(軽蔑)。
原産地: 聖書から。 マタイによる福音書(第 5 章、第 3 条):「心の貧しい人々は幸いです。天国は彼らのものだからです。」 以前は、謙虚でプライドのない人々という意味で使用されていました。 時々、貧しい、聖なる愚か者(祝福された)はそう呼ばれました。
ランダムな表現:
名前のない高さ。
値:
このフレーズは、勇気、忍耐力、無私無欲の象徴です。
原産地:
作曲家ベニアミン・バスナーが書いた曲(1964)から、詩人ミハイル・ルヴォヴィッチ・マトゥソフスキー(1915-1990)の詩まで、V。バソフ監督の映画「沈黙」(1964)のタイトルと歌詞:「山の下の果樹園燻製、//そしてそれで燃えた夕日...//私たちの残りはXNUMX人だけだった//XNUMX人の男のうち//彼らの何人、良い友達、//暗闇の中に横たわるために残された//近くなじみのない村、//無名の高さ。」 寓話的には、大祖国戦争で亡くなり、必要に応じて正直に義務を果たした兵士(多くの場合不明)についてですが、彼らの毎日の戦争とそのエピソードはソビエト情報局の報告には記載されておらず、戦争の最も有名な戦い。 |
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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 学習エラー
09.11.2019
何かを学べば間違いを犯すことは避けられず、間違いがなければ何も学べないと信じられています。 しかし、多くの間違いを犯すことも、少しだけ間違いを犯すこともあり、最も効果的な学習にはどれだけの間違いが必要なのかという疑問が生じます。 明らかに、それらの数が少なすぎてはなりません。なぜなら、何か新しいことを学ぶかどうかという疑問が生じるからです。
たとえば、外国語で文法の演習を行っていると想像してみてください。これは、100% 初めて行うものです。つまり、演習には、長い間よく学んだ規則が含まれているということです。 しかし、間違いが多すぎてはいけません。そうすると、ほとんどの場合、タスクをまったく完了できず、何も学べないからです。 ほとんどどこでも間違っている別の言語演習を想像してみましょう。この場合、何が正しくて何が正しくないかを理解することはまずありません。
アリゾナ大学、プリンストン校、およびその他の科学センターの研究者は、学習に最適なエラーの数を計算しました。その結果、約 15% になるはずであることが判明しました。 つまり、任意のトピックに関する任意のタスクの枠組みの中で、答えの 85% が正しい必要があります。そうすれば、学びたいことを確実に学ぶことができます。 確かに、ここで「私たち」についていくらかのストレッチがあります。この作品の著者は、人間を使って実験したのではなく、特定のオブジェクトをカテゴリ別に区別したり、偶数と奇数を区別したり、大きなものを区別したりするように訓練されたコンピューター アルゴリズムを使用して実験を行いました。数字は小さいものから。 コンピューターは、トレーニング中に 15% 以上の確率で間違っていた場合、最も速く学習しました。 ただし、この作品の著者によると、動物を学習させて研究を分析すると、15% の間違った回答で同じパターンが見つかる可能性があります。
同じ 15% が人間で発生する場合、これは明らかにいくつかの教育実践を最適化するのに役立つはずです. 繰り返しますが、これは学生が最高点よりも低い成績をとろうとするべきであるという事実ではありません。 これらのパーセンテージは、主にトレーニング コースや教材などを作成する人にとって重要です。彼がそのようなトレーニング画像のセットで教えられた場合、彼は85%のケースで正しく答える.
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