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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
カスタムは人々の間の専制君主です
プーシキンA.S.
言い回し: 習慣は人々の間の専制君主です。
値: 人々によって確立されたルールは、最終的には従わなければならない不文律になり、常識と自分の利益に反します。
原産地: A. S. プーシキン (1823-1831) の小説「エフゲニー オネーギン」 (1799-1837) (Ch. I, stanza 25) より: ."
ランダムな表現:
ウェイアップ。
値:
キャリアの成長、ビジネスでの成功について。
原産地:
ジョン・ブレイン(1960-1957)による小説のタイトル(「年上の女」、1922年)のロシア語訳(1986年)。 T.KudryavtsevaとT.Ozerskayaによる翻訳。 翻訳のもう1958つのよく知られた変形:「一番上に配置」。 小説(28年)の英語の適応は、「高等社会への道」というタイトルでソビエトの興行収入で示されました。 小説の第1782章では、よく知られている知恵と同様に、有名なアメリカの弁護士ダニエル・ウェブスター(1852-XNUMX)のフレーズが与えられています:「上部には常に価値のある場所があります。」 彼が若い頃に言ったかのように、彼らが弁護士としてのキャリアから彼を思いとどまらせ始めたとき、彼らは言うので、この職業では競争が多すぎるからです。 |
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参照 セクション 有名人の格言 и 世界の人々のことわざとことわざ.
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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。 ... >>
地球磁場に対するスペースデブリの脅威
01.05.2024
地球を取り囲むスペースデブリの量が増加しているという話を聞くことがますます増えています。しかし、この問題の原因となるのは、現役の衛星や宇宙船だけではなく、古いミッションからの破片も含まれます。 SpaceX のような企業によって打ち上げられる衛星の数が増えると、インターネットの発展の機会が生まれるだけでなく、宇宙の安全保障に対する深刻な脅威も生まれます。専門家たちは現在、地球の磁場に対する潜在的な影響に注目している。ハーバード・スミソニアン天体物理学センターのジョナサン・マクダウェル博士は、企業は急速に衛星群を配備しており、今後100年間で衛星の数は000万基に増加する可能性があると強調する。これらの宇宙艦隊の衛星の急速な発展は、地球のプラズマ環境を危険な破片で汚染し、磁気圏の安定性を脅かす可能性があります。使用済みロケットからの金属破片は、電離層や磁気圏を破壊する可能性があります。これらのシステムは両方とも、大気の保護と維持において重要な役割を果たします。 ... >>
バルク物質の固化
30.04.2024
科学の世界には数多くの謎が存在しますが、その一つにバルク物質の奇妙な挙動があります。それらは固体のように振る舞うかもしれませんが、突然流れる液体に変わります。この現象は多くの研究者の注目を集めており、いよいよこの謎の解明に近づいているのかもしれません。砂時計の中の砂を想像してください。通常は自由に流れますが、場合によっては粒子が詰まり始め、液体から固体に変わります。この移行は、医薬品生産から建設に至るまで、多くの分野に重要な影響を及ぼします。米国の研究者は、この現象を説明し、理解に近づけようと試みました。この研究では、科学者たちはポリスチレンビーズの袋からのデータを使用して実験室でシミュレーションを実施しました。彼らは、これらのセット内の振動が特定の周波数を持っていること、つまり特定の種類の振動のみが材料を通過できることを発見しました。受け取った ... >>
アーカイブからのランダムなニュース ニューラル ネットワークとニューラル ネットワーク
15.11.2018
本物の写真といわゆる「フォトショップ」を見分けるのは簡単ですか? 場合によっては、誰もがこれを行うことができます。非常に明白な編集アーティファクトが画像に存在します。 グラフィック編集がばかげたところまでもたらされた面白い写真のコレクションさえあります。 しかし、彼らが言うように、現実と偽物を区別することがほとんど不可能なような写真もあります。
特別な技術は、実際の写真と「フォトショップ」を区別するのに役立ちます。 それらのいくつかは、元のグラフィック データのテクニカル分析に基づいています。 事実は、さまざまなグラフィックツールが目に見えない痕跡を画像に残すということです. したがって、画像の変更の痕跡を見つけたり、XNUMX つの画像がいくつかの別々の部分から組み立てられていることを示したりすることができます。たとえグラフィカルな観点からはインストールが完全に行われたとしてもです。
比較的最近、新しいタイプの高品質の「偽物」、つまり機械学習手法を使用して生成された画像が登場しました。 言い換えれば、ニューラルネットワークは、実際の画像と非常によく似た画像を作成することを学習した、または教えたということです。 それらの識別の問題は、比喩的に言えば、結果がさまざまな部分から一緒に接着される古典的な「フォトショップ」とは異なり、ニューラルネットワークはほとんどゼロから完全な画像を作成できるという事実にあります. 敵対的生成ネットワークと呼ばれるタイプのニューラル ネットワークは、この種のタスクに特に適しています。
このようなネットワークは、実際には XNUMX つのネットワークで構成されています。XNUMX つ目は生成的で画像の作成を学習し、もう XNUMX つの識別的ネットワークは最初のネットワークによって作成された画像と「実際の」画像を区別することを学習します。 この競争力のある作業の結果、生成ネットワークは、場合によっては人が実際の画像と区別できない画像を作成できます。 特に印象的なのは、人間の顔の生成に関するニューラル ネットワークの作業の結果です。
ニューヨーク州立大学 (韓国) の研究者は、人間の顔の画像がニューラル ネットワークによって生成されたものか、それとも本物の写真かを高い精度で判断する機械学習手法に基づく新しい手法を開発しました。 研究者によって訓練されたニューラル ネットワークは、合成の顔と実際の人物の写真との違いにうまく対処しました。
生成的な敵対的ネットワークの運用の結果は常に、高品質の最終結果を得ることを目的とした何らかの妥協案であり、いずれかのネットワークの 100% の勝利ではありません。 一方、違いだけを探すネットワークは、人間の目には見えない敵対的生成ネットワークの動作の痕跡を見つけることで、これを非常に効率的に行うことを学習できます。
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