Ramasser un puzzle. Truc efficace et sa solution

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Ramasser un puzzle. Concentrez-vous sur le secret

Des tours spectaculaires et leurs indices

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Description de l'accent :

Devant vous se trouve un puzzle inachevé (sans une seule pièce). Le magicien demande à son assistant de mettre la main à l'endroit où la pièce manque. Vous lui mettez un puzzle dans la main et vous l'y frottez en quelque sorte. Ensuite, vous le retirez et dites : « Le puzzle vous a traversé la main !

Concentration secrète :

Il est nécessaire de se mettre d'accord au préalable avec un assistant. Pour que cette astuce fonctionne, vous devez être capable de tenir le puzzle dans la paume de votre main.

Lorsque l'assistant met la main, il doit saisir le puzzle souhaité. Alors il le pose et il doit baisser le puzzle, et même lorsque le magicien travaille, il doit agir de la même manière, seulement au début il le met devant tout le monde, puis il ne le prend pas sensiblement.

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On dit que Loihi fonctionne sur les mêmes principes que le cerveau humain. Le processeur apprend en utilisant différents types de rétroaction. En conséquence, il devient "plus intelligent" directement dans le processus de travail, excluant la phase de formation familière aux systèmes d'IA actuels. L'architecture de Loihi rappelle un réseau de neurones, dans lequel les impulsions au niveau des synapses servent à créer et à renforcer les connexions entre les neurones. Le comportement intelligent est le résultat d'une interaction coopérative et compétitive entre les sites du réseau et le monde extérieur.

La puce de test de Loihi intègre des circuits numériques qui imitent les éléments de base du cerveau pour accélérer l'apprentissage automatique tout en réduisant la consommation d'énergie. D'une part, l'approche utilisée permet au processeur d'apprendre de manière autonome et en temps réel, sans attendre les mises à jour venant du cloud, et d'autre part, elle augmente radicalement la vitesse de travail. Intel estime que Loihi est formé 1 million de fois plus rapidement que les autres réseaux de neurones par rapport au nombre total d'opérations nécessaires pour atteindre une précision donnée lors de la résolution des problèmes de reconnaissance MNIST. De plus, par rapport à des approches telles que les réseaux de neurones convolutionnels et les réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur, Loihi dépense beaucoup moins de ressources pour résoudre le même problème. En termes d'efficacité énergétique, Loihi est 1000 fois supérieur aux processeurs à usage général utilisés dans les systèmes d'apprentissage conventionnels.

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