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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
パブリックパイ
Saltykov-Shchedrin M.E.
言い回し: パブリックパイ。
値: 公的地位により、この財産を処分する権利を獲得した者の間で分割の対象となった公有財産。
原産地: 風刺「雑多な手紙」、「善意のスピーチ」、および他の作家ミハイル・エヴグラフォビッチ・サルティコフ・シュケドリン(1826-1889)から。 シチェドリンのもう XNUMX つの言葉はよく知られています。
ランダムな表現:
あるかどうか。
値:
新たな重大な一歩を踏み出す前に、どうしても解決策を必要とする重要な問題。
原産地:
ウィリアムシェイクスピアの戯曲ハムレット(1600年頃に書かれた)の有名な独白(より正確には独り言)第XNUMX幕シーンIからの引用。 |
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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 人間の目のニューロンはエラーを修正できます
24.11.2016
ニュージャージー州 (米国) のプリンストン大学の研究者 Jason Prentice と彼の同僚は、人間の目のニューロンには、脳に送信される組み立てられた信号のエラーを修正する自然な能力があることを発見しました。
科学者による以前の研究では、人間の神経系全体のニューロンのグループが一緒に脳に信号を送信することが示されています。 「集合」チャネルの信号は、個々のニューロンによって個別に収集される情報とは異なる情報を運びます。 しかし、このようなニューロンのグループワークの詳細はまだ十分に研究されていません。
Prentice 博士と彼の同僚は、人間の網膜の神経節細胞に注目しました。 目の奥にあるこれらのニューロンは、他の細胞から情報を収集し、脳に中継します。 同時に、複数の網膜神経節細胞が同じ領域を一度に制御できます。 研究者は、このような冗長性がエラーの修正に役立つ可能性があると推測しました。
実験では、科学者は、視覚領域が重なり合う約150個の網膜神経節細胞のグループを活性化する視覚刺激を使用し、結果を記録しました。 彼らはこのデータを使用して、神経節細胞がどのように機能して信号を分析および生成するかを説明する数学的モデルを構築しました。
このモデルは、個々の細胞からの信号よりも、外部信号が網膜神経節ニューロンの「集合的な」働きを活性化することが多いことを示しました。 これは、個々の細胞の不規則な活動によって導入されたバックグラウンド ノイズを抑制することによって、協調的な活動がエラー修正を可能にし、より正確な視覚情報をもたらすことを示唆しています。
新しいモデルは、ニューラル ネットワークの集合的シグナル伝達を研究するために以前に開発されたモデルよりも、人間の神経系のこの部分をより正確に記述しています。 網膜神経節がどのように機能するかについての新しいアイデアにつながるだけでなく、人間の脳の残りの神経コードを研究するためにも使用できます.
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