Як класифікував науки Ернест Резерфорд? Детальна відповідь

Безкоштовна технічна бібліотека

ВЕЛИКА ЕНЦИКЛОПЕДІЯ ДЛЯ ДІТЕЙ ТА ДОРОСЛИХ
Безкоштовна бібліотека / Довідник / Велика енциклопедія для дітей та дорослих

Як класифікував науки Ернест Резерфорд? Детальна відповідь

Велика енциклопедія для дітей та дорослих

Довідник / Велика енциклопедія. Питання для вікторини та самоосвіти

Коментарі до статті

Чи знаєте ви?

Як класифікував науки Ернест Резерфорд?

Протягом більшої частини ХХ століття (з 1910-х по 1960-і роки) багато фізиків зверхньо дивилися на своїх учених побратимів, які займаються дослідженнями в інших галузях природознавства. Розповідають, що коли дружина американського фізика-теоретика Вольфганга Паулі (1900-1958) пішла від нього до хіміка, Паулі просто не міг у це повірити. "Я б ще зрозумів, якби вона пішла до тореадору, - зізнавався він другу. - Але до хіміка..."

Великий англійський фізик Ернест Резерфорд (1871-1937) якось сказав: "Вся наука - це або фізика, або колекціонування марок". Доля "помстилася" Резерфорду за цей вислів із властивою їй іноді іронією: 1908 року його удостоїли Нобелівської премії не з фізики, а з хімії.

Автор: Кондрашов А.П.

Випадковий цікавий факт із Великої енциклопедії:

Коли з'явилися перші держави?

Щонайменше 6 тис. років тому.

Перевірте знання! Чи знаєте ви...

▪ Яку швидкість показав переможець перших автоперегонів у США?

▪ Де відбулися перші сучасні Олімпійські ігри?

▪ Яка тварина теоретично безсмертна?

Дивіться інші статті розділу Велика енциклопедія. Питання для вікторини та самоосвіти.

Читайте та пишіть корисні коментарі до цієї статті.

<< Назад

Останні новини науки та техніки, новинки електроніки:

Машина для проріджування квітів у садах 02.05.2024

У сучасному сільському господарстві розвивається технологічний прогрес, спрямований на підвищення ефективності догляду за рослинами. В Італії було представлено інноваційну машину для проріджування квітів Florix, створену з метою оптимізації етапу збирання врожаю. Цей інструмент оснащений мобільними важелями, що дозволяють легко адаптувати його до особливостей саду. Оператор може регулювати швидкість тонких проводів, керуючи ним із кабіни трактора за допомогою джойстика. Такий підхід значно підвищує ефективність процесу проріджування квітів, забезпечуючи можливість індивідуального налаштування під конкретні умови саду, а також сорт та вид фруктів, що вирощуються на ньому. Після дворічних випробувань машини Florix на різних типах плодів результати виявились дуже обнадійливими. Фермери, такі як Філіберто Монтанарі, який використовував машину Florix протягом кількох років, відзначають значне скорочення часу та трудовитрат, необхідних для проріджування кольорів. ...>>

Удосконалений мікроскоп інфрачервоного діапазону 02.05.2024

Мікроскопи відіграють важливу роль у наукових дослідженнях, дозволяючи вченим занурюватися у світ невидимих для ока структур та процесів. Однак різні методи мікроскопії мають обмеження, і серед них було обмеження дозволу при використанні інфрачервоного діапазону. Але останні досягнення японських дослідників із Токійського університету відкривають нові перспективи вивчення мікросвіту. Вчені з Токійського університету представили новий мікроскоп, який революціонізує можливості мікроскопії в інфрачервоному діапазоні. Цей удосконалений прилад дозволяє побачити внутрішні структури живих бактерій із дивовижною чіткістю в нанометровому масштабі. Зазвичай мікроскопи в середньому інфрачервоному діапазоні обмежені низьким дозволом, але нова розробка японських дослідників дозволяє подолати ці обмеження. За словами вчених, розроблений мікроскоп дозволяє створювати зображення з роздільною здатністю до 120 нанометрів, що в 30 разів перевищує дозвіл традиційних метрів. ...>>

Пастка для комах 01.05.2024

Сільське господарство - одна з ключових галузей економіки, і боротьба зі шкідниками є невід'ємною частиною цього процесу. Команда вчених з Індійської ради сільськогосподарських досліджень – Центрального науково-дослідного інституту картоплі (ICAR-CPRI) у Шимлі представила інноваційне вирішення цієї проблеми – повітряну пастку для комах, яка працює від вітру. Цей пристрій адресує недоліки традиційних методів боротьби зі шкідниками, надаючи дані про популяцію комах у реальному часі. Пастка повністю працює за рахунок енергії вітру, що робить її екологічно чистим рішенням, яке не вимагає електроживлення. Її унікальна конструкція дозволяє відстежувати як шкідливі, так і корисні комахи, забезпечуючи повний огляд популяції в будь-якій сільськогосподарській зоні. "Оцінюючи цільових шкідників у потрібний час, ми можемо вживати необхідних заходів для контролю як комах-шкідників, так і хвороб", - зазначає Капіл. ...>>

Випадкова новина з Архіву

Що бачить нейромережа 05.03.2019

Компанія Open AI і Google створила новий інструмент під назвою Activation Atlases для візуалізації взаємодій між нейронами в ІІ-системах. Він дозволяє проникнути в "свідомість" машини, щоб краще зрозуміти внутрішні процеси прийняття рішень штучним інтелектом, а також виявити їхні помилки та недоліки. Activation Atlases побудований методом візуалізації можливостей. Він дає уявлення про те, що являють собою приховані шари нейронних мереж, які, у свою чергу, роблять машинне навчання більш доступним і інтерпретованим. Інакше кажучи, з його допомогою дослідники можуть аналізувати роботу окремих алгоритмів, розуміючи, як вони об'єднують різні абстрактні елементи для ідентифікації конкретних об'єктів.

Activation Atlases нарешті допоможе відповісти питанням, що насправді бачить нейронна мережу. Подібні дослідження проводилися і раніше, але тоді це було схоже на виявлення окремих букв у візуальному алфавіті алгоритмів. Нове дослідження вже ближче до словника, воно пояснює, як ці літери з'єднуються в слова. Один із авторів роботи порівнює Activation Atlases з мікроскопом для нейромереж.

В Open AI вважають, що за допомогою даної технології можна виявити непередбачені проблеми в нейронних мережах, наприклад, в місцях, де мережа покладається на хибні кореляції при класифікації зображень (коли алгоритми могли сплутати темношкірих людей з горилами), або коли повторне використання функції призводить до дивним помилкам.

Activation Atlases використовує відому нейронну мережу під назвою GoogLeNet або InceptionV1, яка навчена на зображеннях з бази даних ImageNet. Вона обробляє дані приблизно через десять шарів, що складаються із сотень нейронів. У свою чергу, кожен нейрон активується різною мірою на різних типах зображень. Дослідники простежили цей процес і з'ясували, які саме елементи зображення викликають відгук у системи.

Інші цікаві новини:

▪ Кіпариси під піском

▪ Сонячні панелі LG NeON R та NeON R Prime

▪ Червоне вино, біле вино, залізо

▪ Надлегкий керамічний матеріал

▪ Кулер Thermaltake ToughAir 510

Стрічка новин науки та техніки, новинок електроніки

Цікаві матеріали Безкоштовної технічної бібліотеки:

▪ розділ сайту Детектори напруги поля. Добірка статей

▪ стаття Умберто Еко. Знамениті афоризми

▪ стаття Звідки походять смарагди? Детальна відповідь

▪ стаття Щетинник золотий. Легенди, вирощування, способи застосування

▪ стаття Мастичний лак для олійних картин. Прості рецепти та поради

▪ стаття Залишитися з носом. Секрет фокусу

Залишіть свій коментар до цієї статті:

All languages of this page

Головна сторінка | Бібліотека | Статті | Карта сайту | Відгуки про сайт