Preparação de sabonete de forma quente. receitas simples

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Opção fazer sabonete quente menos comum que o resfriado. Sabonetes brancos, amarelos, verdes e glicerinados são geralmente preparados por este método.

Sabão base para sabonetes preparados a quente

Gordura 20kg;
Óleo de coco 4kg.

Saponificar as gorduras com 10 kg de solução de soda cáustica 10 °Be e, quando iniciar a saponificação, adicionar 7 kg de solução de soda cáustica 15 °Be. Misturar bem e, quando ocorrer a saponificação, adicionar 18 kg de solução de hidróxido de sódio em 20 °Be.

Perto do final do cozimento, são adicionados mais 7 kg de solução de soda cáustica em 30 °Be.

A cola de sabão soldada é salgada da maneira usual.

Autor: Korolev V.A.

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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.

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