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スコットランドヤードとは何ですか? 詳細な回答
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スコットランドヤードとは?
探偵小説を読んだり、テレビを見たことがある人なら誰でも、スコットランドヤードのことを聞いたことがあるでしょう。 この言葉を言うと、制服を着ていてもいなくても、犯罪者との妥協のない戦争を率いる経験豊富な警官の姿が目の前に浮かび上がります。
スコットランドヤードはロンドン警視庁の本部であり、この種のものとしては英国で最大の施設です。 この部門は、27 平方メートルに相当する面積を担当する 000 人を雇用しています。 km、ロンドンとその周辺地域に住む 787 人の人口。
首都に警察官と捜査官を提供することに加えて、スコットランドヤードは他の仕事をします。 ロンドンの交通機関を監視し、運転免許証を発行し、タクシーとバスのフリート、およびそれらのドライバーを管理します。 スコットランドヤードは、民間防衛、建物のメンテナンス、不足しているものの検索、外国人の登録にも携わっています。 スコットランドヤードは全国の捜査記録を保持していますが、州警察から特別な許可が得られるまで、他の地域の訴訟には介入しません。
スコットランドヤードの歴史はとても興味深いです。 約千年前、英国王エドガーはスコットランド王ケネスにロンドンのウェストミンスター宮殿の隣に土地を与えました。 彼は、ケネス王がそこに邸宅を建設し、毎年そこを訪問することを要求し、それによってスコットランドに代わってイングランド王国に敬意を表した.
ケネス王は自分で宮殿を建て、イギリスに来るたびにそこに住んでいました。 宮殿はスコットランド王の所有物であり、スコットランドの領土と見なされていました。
エリザベス女王が1603年に亡くなったとき、スコットランドのジェームズXNUMX世はイングランドとスコットランドの王になり、宮殿は本来の目的を失いました。 それはXNUMXつの部分に分けられました:最初は「ビッグスコットランドヤード」と呼ばれ、XNUMX番目は「平均的なスコットランドヤード」と呼ばれていました。 それらは政府の建物として使用され始めました。
著者: リクム A.
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雹はどこから来るのですか?
降水量のまれなタイプの XNUMX つは雹です。 この非常に興味深い光景は、雹によって提示されます。雹の巨大な群れが地面に突進し、そのような力で地面やその表面のさまざまな物体に衝突し、しばしば目に見える害をもたらします。 場合によっては - ただし、ごくまれに - 特に大きな雹が動物や人を傷つけたり、殺したりすることさえあります!
原則として、雹は暖かい天候で発生し、雷、稲妻、雨を伴うことがよくあります。 雨滴が大気の冷たい層を通過する際に固まるときに形成されます。 もちろん、一滴は非常に小さなひょうに変わりますが、驚くべき現象が発生することがあります。
このような雹が落下すると、地面からの気流に遭遇する可能性があります。 その後、再び上昇します-雨滴がまだ凍る時間がないところまで。 それらのいくつかはそれに「固執」し、その後再び冷たい空気の層に降りて凍ります。 その結果、雹のサイズがより印象的になります。
雹は、上昇気流が重さを支えられなくなるほど重くなるまで、下から上へ、そして後ろへと、そのような多くの動きをすることができます. その時、地面への急速な道を歩み始める時が来るでしょう。 したがって、直径が8〜10 cm、重量が最大450 gの雹が形成されます。
地球の寒い地域では、雨滴だけでなく、雪片も雹で凍ることがあります。 したがって、ひょうはしばしば表面に雪の層があり、その下に氷があります。 雪と雨の混合物、または時折降る特に固い種類の雪は、雹と間違われることがあります。
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同社はこれらのソリューションを Zeroth プロセッサと呼び、それらを新しいタイプの NPU (Neural Processing Unit) として分類します。これは、CPU および GPU とともに将来の SoC に統合されます。 彼女はすでに、明示的なプログラミングなしでコンピューターに良い動作と悪い動作を教えることができるソフトウェア ツールキットを作成しています。 Qualcomm は、タイルの XNUMX つに乗って刺激を受けた後、白い床タイルに向かってのみ移動するロボットを作成することで、この技術を実証しました。 ロボットは、「良いロボット」というコマンドを受け取っただけで、白いタイルに惹かれます。
NPU のアーキテクチャは、生体ニューロンの種類に応じて作成されます。 Qualcomm は、関心のある開発者や新興企業に、アーキテクチャに慣れるために既製のソフトウェア プラットフォームを来年提供する予定であると報告されています。 このようなシステムは、たとえば、見慣れた画像 (大勢の人の中の顔、手書きのテキストなど) の認識において、従来のコンピューターよりもはるかに効率的です。
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