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Aforismos de pessoas famosas. Al Farabi
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Al Farabi. Os aforismos mais famosos
- Tudo só é bom quando é útil para alcançar a felicidade.
- A arte, cujo objetivo é alcançar a beleza, é chamada de filosofia ou, no sentido absoluto, de sabedoria.
- Quem cura os corpos é um médico, e quem cura as almas é um estadista chamado governante.
- A sabedoria é o conhecimento das causas distantes das quais depende a existência de outras coisas existentes e das causas imediatas das coisas que têm causas.
- O caminho do homem é compreendido por aquele que mata em si a essência do cachorro.
- Uma pessoa não pode ser dotada pela natureza de virtude ou vício, assim como não pode ser um tecelão ou escriba nato. Mas ele pode estar naturalmente predisposto a estados que o levem a tomar uma ação em vez de outra.
- O homem tornou-se humano graças à razão.
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09.05.2024
A mecânica quântica continua a nos surpreender com seus fenômenos misteriosos e descobertas inesperadas. Recentemente, Bartosz Regula do Centro RIKEN de Computação Quântica e Ludovico Lamy da Universidade de Amsterdã apresentaram uma nova descoberta que diz respeito ao emaranhamento quântico e sua relação com a entropia. O emaranhamento quântico desempenha um papel importante na moderna ciência e tecnologia da informação quântica. No entanto, a complexidade da sua estrutura torna a sua compreensão e gestão um desafio. A descoberta de Regulus e Lamy mostra que o emaranhamento quântico segue uma regra de entropia semelhante à dos sistemas clássicos. Esta descoberta abre novas perspectivas na ciência e tecnologia da informação quântica, aprofundando a nossa compreensão do emaranhamento quântico e a sua ligação à termodinâmica. Os resultados do estudo indicam a possibilidade de reversibilidade das transformações de emaranhamento, o que poderia simplificar muito seu uso em diversas tecnologias quânticas. Abrindo uma nova regra ... >>
Mini ar condicionado Sony Reon Pocket 5
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Energia do espaço para Starship
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Notícias aleatórias do Arquivo Nariz neuromórfico Intel
27.03.2020
Pesquisadores da Intel, juntamente com cientistas da Universidade de Cornell, criaram uma espécie de "nariz eletrônico" que pode lembrar o cheiro específico de um composto e produto químico de cada vez e identificar esse cheiro com alta precisão, mesmo que seja mascarado por outros cheiros fortes. O sistema "nariz eletrônico" é baseado no processador neuromórfico Loihi da Intel, e seu elemento sensível é uma matriz de 72 sensores químicos.
O processador Loihi é programado de tal forma que seus circuitos imitam os neurônios do chamado bulbo olfativo, a parte do cérebro responsável pelo reconhecimento do cheiro, o mais próximo possível. O desenvolvimento adicional deste sistema permitirá, no futuro, criar dispositivos que possam detectar produtos químicos perigosos, drogas ocultas ou explosivos e, é claro, fazer diagnósticos médicos precisos.
A arquitetura do processador Loihi é construída para corresponder ao trabalho dos circuitos neurais e partes mais complexas do cérebro do que pode ser alcançado com unidades de processamento central convencionais, mesmo se equipadas com aceleradores neuromórficos especiais. Graças a isso, esses processadores neuromórficos são capazes de realizar um trabalho que está além do poder dos sistemas tradicionais de inteligência artificial. Além disso, a quantidade de energia consumida por sistemas com processadores neuromórficos é significativamente menor do que a quantidade consumida por sistemas convencionais que realizam tarefas comparáveis no campo de aprendizado de máquina profundo e autoaprendizagem.
Uma das coisas que podem ser implementadas em um processador neuromórfico, mas muito difícil de fazer usando tecnologias tradicionais, é o chamado one-shot learning. O cérebro humano faz isso com facilidade, uma vez que você sente algum tipo de cheiro característico, da próxima vez você certamente o reconhecerá. Sistemas de inteligência artificial usando redes neurais requerem treinamento em um grande número de exemplos, e o pior é que uma rede neural previamente treinada não pode ser treinada em uma nova categoria sem danificar sua memória da categoria aprendida anteriormente. Para obter o resultado máximo, a rede neural deve ser completamente retreinada usando dados de todas as categorias necessárias de uma só vez.
Os próximos passos que os pesquisadores da Intel e da Cornell University pretendem dar serão tornar possível agrupar dados relacionados (cheiros) em categorias gerais. Por exemplo, o sistema já é capaz de reconhecer que o cheiro corresponde ao cheiro de morangos cultivados na Europa ou cultivados na Califórnia, mas depois terá que indicar que ambos os cheiros são o cheiro de morangos.
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