ハリケーンと竜巻の違いは何ですか? 詳細な回答

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ハリケーンと竜巻の違いは何ですか? 詳細な回答

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知ってますか？

ハリケーンと竜巻の違いは何ですか？

嵐にはさまざまな種類がありますが、共通点が XNUMX つあります。それは、基本的に、ある場所から別の場所への空気の急速な移動です。雨が降ったり、雷が鳴ったり、稲妻が光ったりする嵐は、雷雨、または雷雨と呼ばれます。道路に沿った風が大量の砂塵を巻き上げる場合、そのような嵐は砂塵嵐と呼ばれます。海の嵐は嵐です。最も危険で破壊的な種類の嵐は、ハリケーンと竜巻です。ハリケーンは、熱帯の緯度で発生する嵐です。

たとえば、北米では、ほとんどの場合、メキシコ湾を通過し、大陸の東海岸全体に沿って転がります。まったく同じ嵐が極東と南シナ海の島々と海岸を襲ったが、そこでは台風と呼ばれている。両方の種の一般名は熱帯低気圧です。原則として、ハリケーンは直径150〜600 kmの領域をカバーし、風速は120〜200 km/hに達します。

ハリケーンの際立った特徴は、ハリケーンの目と呼ばれる中心部の穏やかなスポットです。そのサイズは直径 5 ～ 20 km です。人がこのゾーンに入ると、ハリケーンが終わったように見え始めます。ただし、ハリケーンの「目」がさらに通過するとすぐに、風は前とは反対の方向に吹きますが、それほど力なく上昇します。これは、ハリケーンがリングストームであるためです。言い換えれば、ハリケーンが前進するにつれて、風は円を描くように吹きます。

別のタイプのリングストームは竜巻です。直径2,5kmを超えることはないため、主に規模がハリケーンとは異なります。通常、竜巻は雷雨がすでに進行している地域で始まり、雲は暗く、漏斗の形をしています。竜巻は、長さ数キロメートル、幅数百メートルの領域を通過できます。しかし一方で、それはその経路のほとんどすべてを破壊します。

著者: リクム A.

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タイプライターのキーがアルファベット順になっていないのはなぜですか？

現代のタイプライターは複雑な機械装置です。見慣れた形では、すぐには現れませんでした。多くの世代の発明者がこれに取り組んできました。人々は 1867 世紀の初めから筆記機の作成について考え始めました。しかし、最初の実用的なモデルは、XNUMX 年にウィスコンシン州ミルウォーキーのクリストファーショールズによって作成されました。

Schols のマシンはタイプライターと呼ばれていました。最初、人々は彼女に興味を示しませんでした。彼女の人気は 1880 年代初頭までに高まり始めました。タイプライターのデザインは常に変更され、改良されてきました。ただし、キーの配置は変更されていません。それは最初のタイプライターと同じままでした。

一部の専門家は、キーをより便利に配置できると考えていました。彼らはキーボードを変更しようとしましたが、成功しませんでした。人々はすでにこのキーの配置に慣れており、変更を望んでいないことがわかりました。

キーの配置は、すべてのタイプライターでほぼ同じです。このアルファベット文字の構成は、「ユニバーサル」または標準キーボードとして知られています。このレター（文字）の並びはとても便利です。私たちが最も頻繁に使用する文字は、キーボードの中央に配置されているため、最も発達した「作業中の」指の手の届くところにあります。残りのキーはあまり頻繁に押す必要がないため、キーボードの端、弱い指、つまり薬指と小指の領域にあります。

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自己学習型電気ネットワーク 30.03.2022

ペンシルバニア大学の科学者は、機械学習への新しいアプローチを発見しました。従来の電気回路は、花びらの大きさで花を認識することを学習していました。

物理学者のサミュエル・ディラヴが率いる科学者チームは、16 個の抵抗器をランダムに接続して小さな電気ネットワークを組み立てました。研究者は、特定の入力ノードの電圧を設定し、出力ノードを読み取ります。抵抗器を独自に調整することにより、ネットワークは、特定の入力値のセットに対して必要なデータを生成することを学習しました。

「ネットワークは、多くの単純な AI タスクを実行するように設定されています。たとえば、花びらの長さと幅という 95 つのパラメーターに基づいて、XNUMX% 以上の精度で XNUMX 種類のアヤメの花を区別できます。そしてがく片。」

AI 機械学習では、原則として、人工ニューラルネットワークが使用されます。このようなネットワークは通常、コンピュータのメモリ内にのみ存在します。ニューラルネットワークは、エッジで接続された 0 から 1 の値を取ることができるポイントまたはノードで構成されます。各エッジには、ノードの値に応じて独自の重みがあります。このようなシステムをトレーニングする場合、目的の結果を得るためにエッジの重みを調整する必要があります。

「これは複雑な最適化問題であり、ネットワークのサイズに応じて大幅に増加し、多くのコンピューティングリソースを必要とします」と Dillavu 氏は述べています。「すべてのエッジを同時に調整する必要があるため、状況は複雑です。」

この問題を回避するために、物理学者は外部計算なしで自分自身を調整できるシステムを探しました。科学者たちは、互いの上に XNUMX つの同一のネットワークを構築しました。閉じたネットワークでは、電圧を印加し、出力要素に目的の値を固定しました。オープンネットワークでは、入力抵抗の両端の電圧のみが設定されました。

システムは、それぞれの同一ノード間の電圧差に応じて、XNUMX つのネットワークの抵抗器間の抵抗を調整しました。数回の反復で、これらの調整により、XNUMX つのネットワーク内のすべての抵抗器のすべての電圧が一致しました。システムは、与えられた入力値に対して正しい出力を生成することを学習しました。

「この設定では計算はほとんど必要ありません。システムは、コンパレータを使用して、閉じたネットワークと自由なネットワークの対応する抵抗器間の電圧降下を比較するだけで済みます。私たちの研究は、機械学習の新しい方法の基本的な可能性を証明しています。大規模な計算は必要ありません。」

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