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科学技術の最新ニュース、新しい電子機器：

スターシップのための宇宙からのエネルギー 08.05.2024

新技術の出現と宇宙計画の発展により、宇宙での太陽エネルギーの生産がより実現可能になってきています。スタートアップ企業のトップである Virtus Solis は、SpaceX の Starship を使用して地球に電力を供給できる軌道上発電所を構築するというビジョンを共有しました。スタートアップ企業のVirtus Solisは、SpaceXのStarshipを利用して軌道上に発電所を建設するという野心的なプロジェクトを発表した。このアイデアは太陽エネルギー生産の分野を大きく変え、より利用しやすく、より安価になる可能性があります。このスタートアップの計画の中核は、Starshipを使って衛星を宇宙に打ち上げるコストを削減することだ。この技術的進歩により、宇宙での太陽エネルギー生産は従来のエネルギー源と比べてより競争力のあるものになると期待されています。 Virtual Solis は、Starship を使用して必要な機器を配送し、軌道上に大型太陽光発電パネルを構築することを計画しています。ただし、重要な課題の 1 つは、 ... >>

強力なバッテリーを作成する新しい方法 08.05.2024

技術の発展とエレクトロニクスの使用拡大に伴い、効率的で安全なエネルギー源を作り出すという問題はますます緊急になっています。クイーンズランド大学の研究者らは、エネルギー産業の状況を変える可能性のある高出力亜鉛ベース電池を開発するための新しいアプローチを発表した。従来の水ベースの充電式電池の主な問題の 1 つは電圧が低いことであり、そのため最新の機器での使用が制限されていました。しかし、科学者によって開発された新しい方法のおかげで、この欠点は見事に克服されました。研究の一環として、科学者たちは特別な有機化合物であるカテコールに注目しました。これは、バッテリーの安定性を向上させ、効率を高めることができる重要なコンポーネントであることが判明しました。このアプローチにより、亜鉛イオン電池の電圧が大幅に向上し、競争力が高まりました。科学者によると、このようなバッテリーにはいくつかの利点があります。彼らはbを持っています ... >>

温かいビールのアルコール度数 07.05.2024

最も一般的なアルコール飲料の 1 つであるビールは、飲む温度によって変化する独自の味を持っています。国際的な科学者チームによる新しい研究で、ビールの温度がアルコールの味の知覚に大きな影響を与えることが判明しました。材料科学者のレイ・ジャン氏が主導したこの研究では、温度が異なるとエタノールと水分子が異なる種類のクラスターを形成し、それがアルコールの味の知覚に影響を与えることが判明した。低温ではより多くのピラミッド状のクラスターが形成され、「エタノール」の辛味が軽減され、飲み物のアルコール感が軽減されます。逆に温度が上がるとクラスターが鎖状になり、アルコール感が強くなります。これは、白酒などの一部のアルコール飲料の味が温度によって変化する理由を説明します。得られたデータは飲料メーカーに新たな可能性をもたらします。 ... >>

アーカイブからのランダムなニュース

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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