Desde quando a cafeína entra na nossa alimentação? Resposta detalhada

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Desde quando a cafeína entra na nossa alimentação?

O chá preto começou a ser bebido na China por volta de 2700 aC. e. Lá ele se tornou a principal bebida nacional e continua sendo. O café foi introduzido na Etiópia por volta de 850 dC. e. Segundo alguns relatos, os frutos do cacau começaram a ser consumidos na América Central em 1100-1200. BC e.

Autor: Mendeleev V.A.

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De onde vieram os diamantes?

Os diamantes são as substâncias mais duras da Terra. Segundo os cientistas, eles foram formados cerca de 100 de anos atrás. Naquela época, nas profundezas da terra, a temperatura era muito mais alta do que agora, e as rochas estavam em estado líquido. A terra esfriou gradualmente, e essa massa líquida foi submetida a uma tremenda pressão e liberou calor. Como resultado, estruturas cristalinas específicas foram formadas. Um deles eram os diamantes - cristais do elemento químico carbono. As duas características mais interessantes dos diamantes são sua dureza e brilho.

O diamante é cinco vezes mais duro que o corindo, que é a segunda substância mais dura da Terra depois dele. Devido a esta circunstância, o processamento de diamantes destinados à joalheria é um trabalho extremamente difícil e minucioso. Na primeira fase, o diamante é serrado em pedaços.

É preciso muita habilidade para encontrar corretamente as linhas definidas pela estrutura cristalina da pedra, ao longo das quais ela deve ser dividida. Em seguida, um sulco estreito é aplicado ao longo dessas linhas com a ajuda de outro diamante apontado no final. A aresta de corte afiada de um cinzel de aço especial é inserida no recesso resultante e golpeada com força. Se tudo foi feito corretamente, o diamante - a substância mais dura do mundo - facilmente se quebrará em duas partes, de acordo com o plano do mestre!

Se você observar mais de perto o diamante acabado, poderá ver que sua superfície consiste em muitas facetas - pequenas áreas planas que estão em ângulo umas com as outras. Eles são retificados usando uma roda de aço de rotação rápida, na qual é aplicado pó de diamante misturado com óleo. Em média, um diamante (o chamado diamante que tem valor de joalheria) tem 58 facetas! Esta operação é realizada para dar à pedra a forma e o brilho corretos.

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Ampliação de redes neurais para aprendizado profundo 15.10.2016

A Fujitsu anunciou o desenvolvimento de uma tecnologia que otimiza o uso da memória interna da unidade de processamento gráfico (GPU) para suportar a escala crescente de redes neurais usadas para melhorar a precisão do aprendizado de máquina.

Um método para aumentar o aprendizado profundo é distribuir um único modelo de rede neural em várias máquinas e executar os cálculos em paralelo. Mas a grande quantidade de dados que devem ser transferidos entre computadores cria engarrafamentos, reduzindo significativamente a velocidade das tarefas, explicou Fujitsu. Para aproveitar todo o potencial das GPUs para computação de alta velocidade, os dados devem ser armazenados na memória interna dos próprios processadores. No entanto, essa quantidade geralmente é menor que a capacidade de memória dos computadores convencionais, o que limita a capacidade de escalar redes neurais.

A Fujitsu desenvolveu tecnologia para otimizar o uso de memória e escalar redes neurais para computação de GPU única. A novidade não utiliza métodos de organização paralela do trabalho, que reduzem significativamente a velocidade de leitura. A nova tecnologia reduz a quantidade de memória necessária pela reutilização de recursos: permite realizar cálculos de forma independente para criar dados de erro intermediários a partir de dados ponderados e cálculos para criar dados ponderados a partir de dados intermediários. Quando o treinamento começa, a estrutura de cada camada da rede neural é analisada e a ordem de cálculo é alterada para que a área de memória, que contém mais dados, possa ser reutilizada, observou a empresa.

A empresa usou a nova tecnologia como parte da plataforma de aprendizado profundo de código aberto Caffe, medindo o consumo de memória interna da GPU. Após iniciar o treinamento, a tecnologia analisa a estrutura da rede neural e otimiza a ordem de execução dos cálculos e a localização dos dados na memória para que a área de memória livre possa ser reutilizada. Quando usada em conjunto com AlexNet e VGGNet, redes neurais de reconhecimento de imagem usadas para pesquisa científica, a nova tecnologia da Fujitsu aumentou a escala da rede neural em até 2 vezes em comparação com suas contrapartes anteriores. Como tal, a quantidade de memória interna da GPU usada foi reduzida em mais de 40%, de acordo com a empresa.

Planeja usar a nova tecnologia a partir de 31 de março de 2017 como parte do projeto de inteligência artificial Human Centric AI Zinrai. Além disso, a empresa planeja usar essa tecnologia junto com a tecnologia revelada anteriormente para processamento de dados de aprendizado profundo usando paralelização de GPU.

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