オドメーター。観光のヒント

オドメーター。観光のヒント

旅行のヒント

オドメーター は、地図上で曲がりくねった土地や水路の長さを測定するのに便利なツールです。これは、小さな車輪が XNUMX つ付いた携帯用の機械装置で、地図上で興味のあるルートに沿ってたどり、ダイヤルを押すと地上での実際の距離 (マイルまたはキロメートル) が表示されます。

ほとんどの曲率計のダイヤルには、1:25、000:1、および 50:000 の縮尺で地図の目盛が付いています。オフィス環境、フィールド、または入手可能なルートで旅行を計画するときに曲率計を使用すると便利です即席の手段（レース、ワイヤー、草の葉）を使って。

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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。 ... >>

地球磁場に対するスペースデブリの脅威 01.05.2024

地球を取り囲むスペースデブリの量が増加しているという話を聞くことがますます増えています。しかし、この問題の原因となるのは、現役の衛星や宇宙船だけではなく、古いミッションからの破片も含まれます。 SpaceX のような企業によって打ち上げられる衛星の数が増えると、インターネットの発展の機会が生まれるだけでなく、宇宙の安全保障に対する深刻な脅威も生まれます。専門家たちは現在、地球の磁場に対する潜在的な影響に注目している。ハーバード・スミソニアン天体物理学センターのジョナサン・マクダウェル博士は、企業は急速に衛星群を配備しており、今後100年間で衛星の数は000万基に増加する可能性があると強調する。これらの宇宙艦隊の衛星の急速な発展は、地球のプラズマ環境を危険な破片で汚染し、磁気圏の安定性を脅かす可能性があります。使用済みロケットからの金属破片は、電離層や磁気圏を破壊する可能性があります。これらのシステムは両方とも、大気の保護と維持において重要な役割を果たします。 ... >>

バルク物質の固化 30.04.2024

科学の世界には数多くの謎が存在しますが、その一つにバルク物質の奇妙な挙動があります。それらは固体のように振る舞うかもしれませんが、突然流れる液体に変わります。この現象は多くの研究者の注目を集めており、いよいよこの謎の解明に近づいているのかもしれません。砂時計の中の砂を想像してください。通常は自由に流れますが、場合によっては粒子が詰まり始め、液体から固体に変わります。この移行は、医薬品生産から建設に至るまで、多くの分野に重要な影響を及ぼします。米国の研究者は、この現象を説明し、理解に近づけようと試みました。この研究では、科学者たちはポリスチレンビーズの袋からのデータを使用して実験室でシミュレーションを実施しました。彼らは、これらのセット内の振動が特定の周波数を持っていること、つまり特定の種類の振動のみが材料を通過できることを発見しました。受け取った ... >>

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学習エラー 09.11.2019

何かを学べば間違いを犯すことは避けられず、間違いがなければ何も学べないと信じられています。しかし、多くの間違いを犯すことも、少しだけ間違いを犯すこともあり、最も効果的な学習にはどれだけの間違いが必要なのかという疑問が生じます。明らかに、それらの数が少なすぎてはなりません。なぜなら、何か新しいことを学ぶかどうかという疑問が生じるからです。

たとえば、外国語で文法の演習を行っていると想像してみてください。これは、100% 初めて行うものです。つまり、演習には、長い間よく学んだ規則が含まれているということです。しかし、間違いが多すぎてはいけません。そうすると、ほとんどの場合、タスクをまったく完了できず、何も学べないからです。ほとんどどこでも間違っている別の言語演習を想像してみましょう。この場合、何が正しくて何が正しくないかを理解することはまずありません。

アリゾナ大学、プリンストン校、およびその他の科学センターの研究者は、学習に最適なエラーの数を計算しました。その結果、約 15% になるはずであることが判明しました。つまり、任意のトピックに関する任意のタスクの枠組みの中で、答えの 85% が正しい必要があります。そうすれば、学びたいことを確実に学ぶことができます。確かに、ここで「私たち」についていくらかのストレッチがあります。この作品の著者は、人間を使って実験したのではなく、特定のオブジェクトをカテゴリ別に区別したり、偶数と奇数を区別したり、大きなものを区別したりするように訓練されたコンピューターアルゴリズムを使用して実験を行いました。数字は小さいものから。コンピューターは、トレーニング中に 15% 以上の確率で間違っていた場合、最も速く学習しました。ただし、この作品の著者によると、動物を学習させて研究を分析すると、15% の間違った回答で同じパターンが見つかる可能性があります。

同じ 15% が人間で発生する場合、これは明らかにいくつかの教育実践を最適化するのに役立つはずです. 繰り返しますが、これは学生が最高点よりも低い成績をとろうとするべきであるという事実ではありません。これらのパーセンテージは、主にトレーニングコースや教材などを作成する人にとって重要です。彼がそのようなトレーニング画像のセットで教えられた場合、彼は85％のケースで正しく答える.

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