Préparation du savon de toilette à chaud. recettes simples

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Option faire du savon chaud moins fréquent que le rhume. Les savons blancs, jaunes, verts et à la glycérine sont généralement préparés selon cette méthode.

Savon de base pour savons de toilette préparés à chaud

Graisse 20 kg;
Huile de coco 4 kg.

Saponifier les graisses avec 10 kg de solution de soude caustique à 10 °Be et, lorsque la saponification commence, ajouter 7 kg de solution de soude caustique à 15 °Be. Mélanger soigneusement et, en cas de saponification, ajouter 18 kg de solution de soude à 20 °Be.

Vers la fin de la cuisson, on ajoute encore 7 kg de solution de soude à 30 °Be.

La colle de savon soudée est relarguée de la manière habituelle.

Auteur : Korolev V.A.

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Le processeur Loihi est programmé de manière à ce que ses circuits imitent au plus près les neurones du soi-disant bulbe olfactif, la partie du cerveau responsable de la reconnaissance des odeurs. La poursuite du développement de ce système permettra à l'avenir de créer des dispositifs capables de détecter des produits chimiques dangereux, des drogues ou des explosifs cachés et, bien sûr, d'établir des diagnostics médicaux précis.

L'architecture du processeur Loihi est conçue pour correspondre étroitement au travail des circuits neuronaux et des parties plus complexes du cerveau que ce qui peut être réalisé avec des unités centrales de traitement conventionnelles, même si elles sont équipées d'accélérateurs neuromorphiques spéciaux. Grâce à cela, ces processeurs neuromorphiques sont capables d'effectuer un travail qui dépasse la puissance des systèmes d'intelligence artificielle traditionnels. De plus, la quantité d'énergie consommée par les systèmes dotés de processeurs neuromorphiques est nettement inférieure à la quantité consommée par les systèmes conventionnels qui effectuent des tâches comparables dans le domaine de l'apprentissage automatique en profondeur et de l'auto-apprentissage.

L'une des choses qui peut être implémentée sur un processeur neuromorphique, mais qui est très difficile à faire avec les technologies traditionnelles, est ce qu'on appelle l'apprentissage ponctuel. Le cerveau humain le fait facilement, une fois que vous ressentez une sorte d'odeur caractéristique, la prochaine fois que vous la reconnaîtrez certainement. Les systèmes d'intelligence artificielle utilisant des réseaux de neurones nécessitent une formation sur un grand nombre d'exemples, et le pire est qu'un réseau de neurones précédemment formé ne peut pas être formé dans une nouvelle catégorie sans endommager sa mémoire de la catégorie précédemment apprise. Pour obtenir le résultat maximal, le réseau de neurones doit être complètement recyclé en utilisant des données de toutes les catégories nécessaires à la fois.

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