彼は活版印刷の方法で本を印刷した最初の人でしたか? 詳細な回答

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知ってますか？

彼は活版印刷の方法で本を印刷した最初の人でしたか？

グーテンベルク聖書は、世界で最初に印刷された本ではありません。彼女の78年前の1377年に、ブッダの説教とインドと中国の僧侶と説教者の生活について語った「チクチ」と呼ばれる仏教文書が韓国で出版されました。

著者: ジミー・ウェールズ、ラリー・サンガー

大百科事典からのランダムな興味深い事実:

なぜキューブリックは黒澤からの賞賛の手紙に返事をしなかったのですか?

スタンリー・キューブリックは細心の注意を払った演出で知られており、常に 1990 つのシーンを多数のテイクで撮影することを要求されました。彼のアシスタントであるアンソニーフリューインは、キューブリックが XNUMX 年代後半に黒澤明から称賛の手紙を受け取ったことについて語っています。キューブリック自身は日本人の偉大な崇拝者であり、信奉者だったので、彼は正しい答えについて非常に長い間考え、多くの草稿を書き留めました。そして、ようやく手紙の準備が整ったとき、黒澤が亡くなったという知らせが届いた。

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。 ... >>

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。 ... >>

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AI がポーカーで人間に勝つ 09.03.2017

アルバータ大学の Matej Moravcik と、カナダとチェコの学術機関の国際科学者チームの他のメンバーは、テキサスホールデムとして知られるポーカーの最も難しいバージョンで人間を打ち負かすことができる人工知能システムを開発しました。これは複雑なゲームで、可能な手数は 10160 に達します。

AI 作業に関するポーカーの特徴は、情報への不平等なアクセスです。たとえば、チェスの場合、すべてのプレイヤーはボード上の同じ駒を見ますが、カードゲームでは、各時点での情報の分布は非対称です。つまり、自分のカードのセットを知っているのはプレイヤー自身だけです。

DeepStack と呼ばれる新しいシステムは、10 以上のゲームで 11 人中 3000 人とプロのプレイヤーを打ち負かしました。厳密に言えば、彼は 11 位を打ち負かしましたが、アドバンテージだけでは十分ではありません。各動きの前に、AI はゲームの戦略を再計算しますが、計算の深さと動きの種類に制限があり、各ラウンドで可能な動きの数を約 107 に制限することができました。最後の移動まで、移動前に考えられるすべてのシナリオ)。このような計算にかかった時間は、DeepStack でわずか XNUMX 秒でした。

このようなシステムは、実際のアプリケーションでは効果的です。たとえば、戦略的リソースや重要な医療勧告を保護する場合など、情報の非対称な配布は現実の世界では非常に一般的であるためです。

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