Даже не смог оценить весь объем «Доступных данных». В списке «Доступные данные» перечислено значительно больше источников данных, чем далее доступно в визуализации «Открытые данные».
Может быть, то что шарики можно быстро «раскатать» из активной зоны в зону охлаждения? Т.е. быстро уменьшить их взаимное влияние, увеличить площадь охлаждения, уменьшить выделяемую мощность на единицу объема.
Кроме того, гелий в таких условиях не конденсируется и не испаряется, поэтому реакторы защищены от взрыва гораздо лучше, чем те, где в качестве теплоносителя используются другие вещества.
Тут что-то не то написано… Перевод кривой, или журналист напутал.
Но суть от этого не меняется. Всё правильно в гугле думают. В нейросети образовался некий праязык. Да, он без букв, слов и фонем, скорее всего пока неидеален, но это можно исправить, прикрутить идеальное словобразование и звуковую модель. И это поле для прорывов в лингвистике.
Как было выше описано, очень интересно найти белые пятна различных языков, т.е. те концепты, которые на конкретных языках не описываются (или очень плохо описываются).
Гугл загрузил в нейросеть тексты и построил скрытую модель. Такова суть нейросетей.
Abbyy делает Knowledge Graph, онтологию, что есть противоположность коннекционистской модели. Knowledge Graph это база знаний, т.е. база данных с большим количеством таблиц и отношений.
Может вместо крутильных весов сделать обычный маятник метра два. Успокоить его и затем в момент включения измерить горизонтальное смещение с помощью лазера (его интерференции). Можно менее микрона заметить. А затем пересчитать по F=ma.
Давайте по-честному, этими темами от силы 0.1% профессиональных программистов владеет.
Это не аргумент, чтобы не изучать. Нечеткая логика это совсем не нейронные сети. Область пересечения этих областей незначительная.
Нечеткая логика пригодится в школьной робототехнике для описания регуляторов/котроллеров к механизмам, которые, кстати говоря, можно описать системной динамикой. Точность не высокая, да она и не нужна на этом этапе, т.к. сами механизмы дают большую ошибку. Но результат будет более продвинутый, т.к. объяснять школьникам ПИД регуляторы без ДУ непродуктивно, а вот в комплекте с системной динамикой вполне возможно. И школьные роботы-тележки будут быстрее и точнее бегать.
Кстати, был приятно удивлен, когда увидел в современной школьной информатике объяснение «отрицательной обратной связи».
Вы слишком категоричны насчет сложности основ нечеткой логики (Fuzzy Logic, FL). Нечеткую логику, как и системную динамику можно попробовать давать в школе. Может даже в средней школе.
Помнится, в начале/середине 90х годов в Компьютерре была статья Маслова(?) (из МГУ ВМК?), где он научно-популярно рассказывал про нечеткую логику. И, если не путаю, именно там и говорилось, что система управления на нечеткой логике может быть разработана старшеклассниками. Вероятно, вы смотрите на FL через призму Высшей Математики, тогда как знание теории дифуравнений не нужно для использования методов системной динамики. Так же и с FL.
На вебе есть флэшь версия (урезанная?) https://lightbot.com/hocflash.html
Но суть от этого не меняется. Всё правильно в гугле думают. В нейросети образовался некий праязык. Да, он без букв, слов и фонем, скорее всего пока неидеален, но это можно исправить, прикрутить идеальное словобразование и звуковую модель. И это поле для прорывов в лингвистике.
Как было выше описано, очень интересно найти белые пятна различных языков, т.е. те концепты, которые на конкретных языках не описываются (или очень плохо описываются).
Ожидаю серию работ по синтезу «Эсперанто-XXI».
Abbyy делает Knowledge Graph, онтологию, что есть противоположность коннекционистской модели. Knowledge Graph это база знаний, т.е. база данных с большим количеством таблиц и отношений.
На Луне на крыльях в искусственной атмосфере! Астровитянка (с)
Нечеткая логика пригодится в школьной робототехнике для описания регуляторов/котроллеров к механизмам, которые, кстати говоря, можно описать системной динамикой. Точность не высокая, да она и не нужна на этом этапе, т.к. сами механизмы дают большую ошибку. Но результат будет более продвинутый, т.к. объяснять школьникам ПИД регуляторы без ДУ непродуктивно, а вот в комплекте с системной динамикой вполне возможно. И школьные роботы-тележки будут быстрее и точнее бегать.
Кстати, был приятно удивлен, когда увидел в современной школьной информатике объяснение «отрицательной обратной связи».
Помнится, в начале/середине 90х годов в Компьютерре была статья Маслова(?) (из МГУ ВМК?), где он научно-популярно рассказывал про нечеткую логику. И, если не путаю, именно там и говорилось, что система управления на нечеткой логике может быть разработана старшеклассниками. Вероятно, вы смотрите на FL через призму Высшей Математики, тогда как знание теории дифуравнений не нужно для использования методов системной динамики. Так же и с FL.