核戦争で生き残る可能性が最も高いのは誰ですか? 詳細な回答

無料のテクニカルライブラリ

子供と大人のための大きな百科事典
無料のライブラリ / ディレクトリ / 子供と大人のための大きな百科事典

核戦争で生き残る可能性が最も高いのは誰ですか? 詳細な回答

子供と大人のための大きな百科事典

ディレクトリ / 大きな百科事典。クイズと自己教育のための質問

記事へのコメント

知ってますか？

核戦争を生き残る可能性が最も高いのは誰ですか？

ゴキブリ - 答えは間違っています。

ゴキブリは不滅であるという意見に頑固に固執する理由は、それ自体が非常に興味深いトピックです。ゴキブリは、あなたや私よりもはるかに長い間 (約 280 億 1959 万年) 地球を踏みにじってきており、取り除くのが非常に困難な感染媒体として世界中から憎まれてきました。さらに、これらの生き物は頭がなくても XNUMX 週間生きることができます。それでもゴキブリは倒せます！さらに、XNUMX 年にウォートン博士とウォートン博士による真に画期的な研究が行われた後、ゴキブリは原子力災害でオークを生産する最初の昆虫の XNUMX つであることがわかっています。

この 1000 人の科学者のメリットは何ですか? ウォートン夫妻は、さまざまな昆虫をさまざまなレベルの放射線にさらすことに従事しました。その結果、医師は、20ラドの線量が人にとって致命的である場合、ゴキブリは000ラドで、ショウジョウバエは64ラドで、寄生バチは000ラドでのみ死ぬという結論に達しました.

放射線耐性の真の女王は、1,5 万ラドという非常に膨大な量の放射線に耐えることができるバクテリア Deinococcus radio-durans です。凍結状態では細菌の放射線耐性がXNUMX倍になるため、これは凍結されていない場合です。

この奇跡のバクテリアは、愛情を込めて「コナン」と呼ばれ、ピンク色で、腐ったキャベツのようなにおいがします。最初に発見されたとき、それは放射線を照射された缶詰の缶詰の中で静かに成長していました。

それ以来、バクテリアの研究が重要視されるようになりました。自然界では、赤ちゃんコナンはゾウの排泄物やラマの糞だけでなく、放射線を照射された魚、アヒルの肉、さらには南極の花崗岩にも見られることが判明しました。

コーナン細菌の放射線と低温への耐性、および最も極端な条件下でも DNA を無傷に保つ能力により、NASA の科学者は火星の生命の謎を解明する手がかりをついに得たと確信しました。

著者: ジョン・ロイド、ジョン・ミッチンソン

大百科事典からのランダムな興味深い事実:

ロンドンに聖ペテロ大聖堂を建てたのは誰ですか？

ラドゲートヒルにあるセントピーターズ大聖堂は、シティオブロンドンの上にそびえ立っています。その巨大なドームは、周囲の建物から何フィートも高くそびえています。英国にキリスト教が到来するずっと前に、女神ダイアナに捧げられた寺院がこの場所に立っていたと考えられています。

1066 世紀にケント (現在のイングランド南東部の郡) を統治したエセルバート王は、寺院の敷地に大きなキリスト教会を建てましたが、1666 年のノルマン征服の直後に破壊されました。「旧大聖堂」。「旧セント・ポール大聖堂」は、現在のものよりも長く、高かった。それは XNUMX 世紀にわたって存在し、XNUMX 年のロンドン大火で焼失しました。

この間違いなく悲劇的な出来事は、同時にクリストファー・レン卿に彼の建築的才能を示す絶好の機会を提供しました。不幸な事態の XNUMX か月前に、彼は古い大聖堂の建物を再建する計画を提示しましたが、完全に焼失したため、レンは新しい建物を建設するためのプロジェクトを作成するよう提案されました。ただし、最終的に承認されたプロジェクトは、彼が望んでいたものとは大きく異なっていたことに注意してください。

セントポール大聖堂の最も印象的な部分は、建設に 35 年を要したドームです。外側の大きなドームと内側の小さなドームで構成されています。それらの間のレンガ造りの中空の円錐形は、丸天井、ボール、および十字架を覆うガラスの重量を支えています。後者は、大聖堂のふもとから 111 m の高度に位置しています。

内部ドームのアーチに沿って内部を走る「囁きの回廊」では、30m以上離れたドームの反対側でも囁き声がはっきりと聞こえます。十字架の下の金の玉は直径2m近くあり、同時に10人が入ることができます。ネルソンウェリントンやレン自身など、多くの著名人の遺灰がセントポール大聖堂に埋葬されています。

あなたの知識をテストしてください！知ってますか...

▪ ビリヤードのゲームは何歳ですか？

▪ コンピューターはいつ作られたのですか？

▪ どの文学の英雄が警察の前に法医学の多くの方法を使い始めましたか？

他の記事も見る セクション大きな百科事典。クイズと自己教育のための質問.

読み書き 有用なこの記事へのコメント.

<<戻る

科学技術の最新ニュース、新しい電子機器：

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。 ... >>

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

ニューラルネットワークは何を見ていますか？ 05.03.2019

Open AI と Google は、Activation Atlases と呼ばれる新しいツールを作成して、AI システム内のニューロン間の相互作用を視覚化しました。人工知能の内部意思決定プロセスをよりよく理解し、それらのエラーと欠点を特定するために、機械の「意識」に侵入することができます。 Activation Atlases は、機能の視覚化方法に基づいて構築されています。ニューラルネットワークの隠れ層が何であるかについての洞察を提供し、機械学習をよりアクセスしやすく、解釈可能にします. 言い換えれば、研究者は個々のアルゴリズムがどのように機能するかを分析し、さまざまな抽象的な要素を組み合わせて特定のオブジェクトを識別する方法を理解することができます。

Activation Atlases は、最終的に、ニューラルネットワークが実際に何を見ているかという問題に答えるのに役立ちます。同様の研究は以前にも行われましたが、それはアルゴリズムの視覚的なアルファベットで個々の文字を識別するようなものでした. 新しい研究は辞書全体に近く、これらの文字が単語にどのように組み合わされるかを説明しています。この論文の著者の XNUMX 人は、Activation Atlases をニューラルネットワークの顕微鏡と比較しています。

オープン AI は、この技術がニューラルネットワークの予期しない問題を検出できると考えています。たとえば、ネットワークが画像分類で疑似相関に依存している場所 (アルゴリズムが肌の色の黒い人をゴリラと混同する可能性がある場所) や、関数の再利用が奇妙な結果につながる場合などです。間違い。

Activation Atlases は、ImageNet データベースの画像でトレーニングされた、GoogLeNet または InceptionV1 と呼ばれるよく知られたニューラルネットワークを使用します。数百のニューロンの約 XNUMX 層を通してデータを処理します。次に、各ニューロンは、さまざまな種類の画像でさまざまな程度に発火します。研究者はこのプロセスをたどり、画像のどの要素がシステムからの反応を引き起こすかを正確に突き止めました。

その他の興味深いニュース:

▪ 300Hzのリフレッシュレートを備えたAsus ROGゲーミングラップトップ

▪ サッカー選手の電子ジャージ

▪ ガジェット007版スパイギア

▪ 富士通、FRAMメモリ搭載RFIDチップを開発

▪ チップ東芝 TC7766WBG

科学技術、新しいエレクトロニクスのニュースフィード

無料の技術ライブラリの興味深い資料:

▪ サイトの有名人の格言のセクション。記事の選択

▪ ストルガツキー・アルカディ・ナタノビッチとボリス・ナタノビッチの記事。有名な格言

▪ ネクタイの結び方は何通りありますか? 詳細な回答

▪ 記事精密フォトリソグラフィーの写真家。労働保護に関する標準的な指示

▪ 記事デジタルインジケーターをデジタル温度計に変える。無線エレクトロニクスと電気工学の百科事典

▪ 記事 AM のラジオ局。無線エレクトロニクスと電気工学の百科事典

この記事にコメントを残してください：

このページのすべての言語

ホームページ | 図書館 | 物品 | サイトマップ | サイトレビュー