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蝶は渡りをするのでしょうか? 詳細な回答
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知ってますか?
蝶は移動しますか?
鳥が渡り、つまり特定の季節の始まりに他の土地に飛ぶことは誰もが知っています。 しかし、蝶も移動することを知っている人は多くありません。 この一例は、毎年春にメキシコからカリフォルニアに移動するごぼうです。 ヨーロッパでは、同じ蝶の種が、アフリカからヨーロッパに向かう途中の春に地中海を横断します。 移動中、何千、何百万もの蝶が空に現れます。
渡り鳥の中で最も有名なのはダナイド蝶で、メキシコ湾の海岸や他の南部地域で越冬します。 春になると、若いメスが乳汁を分泌する植物に卵を産みます。 これらの植物の葉は、卵から孵化した毛虫によって食べられます。
蝶が成長すると、少し北に飛んでいきます。 そこで彼らは交尾し、同じ植物に卵を産みます。その時までに、より北の地域で成長し始めます。 これは非常に興味深い移動方法です。数か月間、数世代のダナイド蝶が入れ替わり、トウワタや関連植物を求めてさらに北へ移動するからです。
したがって、夏の終わりに、旅を始めたダナイド蝶ではなく、その子孫がカナダに到着します。 秋が来て天気が涼しくなると、生き残ったダナイド蝶が大量に戻ってきて、空に巨大な群れを形成し、20マイル伸びます。 これらの蝶の塊は、常に同じルートをたどって、毎年移動します。
著者: リクム A.
大百科事典からのランダムな興味深い事実:
月でユニコーンと有翼人型生物を発見したのはいつ、誰ですか?
1835 年、ニューヨークの新聞 The Sun は、月面での生命と文明の発見に関する一連のエッセイを掲載しました。 伝えられるところでは、天文学者のジョン・ハーシェルは非常に強力な望遠鏡を組み立て、顕微鏡を取り付けて細部を観察しました。 その結果、彼は月面でユニコーン、尾のないビーバー、有翼のヒューマノイドを発見しました。 出版物は本当のセンセーションを巻き起こし、新聞の発行部数を劇的に増加させ、デマが暴露された後も発行部数は減少しませんでした.
あなたの知識をテストしてください! 知ってますか...
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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 無人車両は無謀なドライバーを計算します
04.04.2022
メリーランド大学は、道路上のドライバーの行動をシミュレートして自動運転車を訓練する新しい方法を開発しました。
メリーランド大学の研究者によって開発された交通シミュレーション手法は、他の道路利用者の行動を分類することに基づいています。 著者が CMetric と呼んだこのモデルは、他のドライバーや歩行者の軌跡を分析します。 コンピューター ビジョンを使用して得られた分析とデータに基づいて、アルゴリズムは道路利用者の可能な行動を予測できます。
モデルの開発者の XNUMX 人である Angelos Mavrogiannis 氏は、「CMetric を使用することで、当社のシミュレーターはさまざまな運転スタイルの仮想ドライバーを生成して、自動運転車を事前トレーニングできます。異種の運転行動をモデル化することは、私たちの仕事の中心的な要素です。 DQN (Deep Q-Network) に基づく深層強化学習モデル。"
開発者は、近年、多くの企業が安全で信頼性の高い無人車両の作成に取り組んでいることを指摘しています。 ただし、汎用的に使用するには、そのような機械はさまざまな道路を移動でき、他の車両、歩行者、自転車、動物、またはその他の障害物と衝突しない必要があります。
「自動運転車に大きな関心が寄せられているにもかかわらず、現在の人工知能の手法は、人間のドライバーや路上での他のドローンの行動を考慮していません」と、論文の共著者である Dinesh Manocha 教授は指摘します。他の交通参加者 (車、バス、トラック、自転車、歩行者) の行動を検出して分類し、受信したデータを運転時に使用する信頼性の高い技術を作成することです。
開発者によると、運転中の行動は、保守的な運転と積極的な運転という XNUMX つの主なカテゴリに分けることができます。 保守的なドライバーはより慎重で注意深く、攻撃的なドライバーは危険な操作や突然の動きをする傾向があります。
これらの動作を正確に検出することは、自動運転車にとって、特に重要な瞬間 (車線変更や高速道路への進入時など) に非常に役立ちます。 他のドライバーの行動を理解することで、AI はそれに応じて軌道を調整し、安全対策を講じることができます。
「自律ナビゲーション システムは、通常、フィールド テストの前にトレーニングされます。ナビゲーション システムは、都市環境におけるドライバーの複雑な行動を処理するようにトレーニングできます。」
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