Как из бумаги сделать кораблик картинки: Кораблик из бумаги своими руками пошаговые инструкции, схемы + 800 фото

Сортировать по номеру:

Am beliebtesten

Rotes Boot Origami an der Spitze einer Gruppe von blue Booten…

желтая и синяя папье , das Meer und Strand mit Miniaturen und. ..

Gelbes Papierboot auf blue Papierhintergrund als Meer, legt auf gelbem Papier, das Sand darstellt. Ссылки davon sitzen einige Miniaturfiguren im Sand. Konzept für Urlaub, Reisen und Erholung

Papierboot segelt aus dem Tangled Path

Ausstieg aus der Reihe oder Neulandmitenkonzept mit Gruppe von…

Verlassen der Linie oder Betreten eines neuen Bahnbrechenden mit einer Gruppe von Papierbooten, die in eine Richtung und eines in eine andere Richtung fahren

Führung, Führung oder Teamarbeit, Konzept. Bunte Papierboote in…

Papierschiffchen auf Tafel — Origami gelbe Konzept

Концептуальная фотография с черным желтым оригами Papierbooten auf einer verschmierten Tafel.

Эйн Фишер, der versucht, einem regnerischen Tag in einem…

Boot im Meer.

Papierboote

Mehrfarbige Papierboote auf weißem Hintergrund.

Schiff in das Meer.

Papierboot auf weißem Hintergrund.

Бумажная сапогa на задворках Hintergrund. Хартер Шаттен. Хохвинкелансихт.

weiße Papierboote in einer Reihe auf blue Hintergrund und ein…

und ein Papierboot, das in eine andere Richtung fährt, neue Wege und ein individuelles Konzept beschreitet

Führungskonzept mit Papierbooten

Seehafen und Skyline der Stadt in der Abenddämmerung. Зеефрахт….

Майами, США – 01 марта 2016 г.: Seehafen und Skyline der Stadt in der Abenddämmerung. Зефрахт. Seeboote und Kräne mit Beleuchtung. Зеешифффарт. Versand auf dem Wasserweg. См. транспорт и транспорт.

weiße Papierboote in einer Reihe auf blue Hintergrund und ein…

Gelbes handgefertigtes Papierboot auf aquamarinem Hintergrund. …

Blauem Papier Boot auf dem Wasser treiben

Geschäftsmann wählt rote Origami als Führungs- und Geschäftszielko

Kindergericht (abendessen)-fish, Pommes, Karotte und grüne… in einem labyrinth oder labyrinth mit holzblöcken gemacht. kampf, herausforderung, lösung oder strategiekonzept. — бумажный кораблик сверху стоковые фото и изображения

Papierschiffchen auf Tafel — Origami gelbe Konzept

Украшение для детского сада с украшением для детей

Leer Platte auf weiß beplanktem Holztisch mit bunten Dekorationen — von oben eingefangen (Draufsicht, flache Lege).

Концепт с бумажным корабликом

Концепт с бумажным корабликом

Weißes Papierboot mit Wache im blauen Meer — Luftbild

Gruppe von Whitepaper-Schiff in eine Richtung und ein rotes…

Рука, das ein weißes Papierboot auf einem düsteren blauen…

Führungskonzept mit Papierbooten

Gelbes aufrundlauem unter anderen Papierbooten

Объект на Grunge-Tisch

Концепт для крупной дичи — Бумажный ботинок для троллинга с Ангелрутен

Концепт для больших рыб. Papierschleppboot mit drei Angelruten im blue Meer mit Wake, Fotografie

Sommer-Skizzen in Tasse Kaffee

Hand, das ein weißes Papierboot auf einem düsteren blue…

Hand ein weißes Papierboot auf einem düsteren Meereshintergrund loslassen.

Führungskonzept Mit Papierbooten

ROTES Papierboot MIT Flagge IST AUF Blauem Hintergrund Unter Anderens Papierbooten

В 2020 году два исследователя из Массачусетского технологического института возглавили группу, которая представила новый тип нейронной сети, основанный на реальном интеллекте, а не на нашем собственном. Вместо этого они черпали вдохновение у крошечной аскариды

Жидкие нейронные сети предлагают «элегантную и компактную альтернативу», — сказал Кен Голдберг, робототехник из Калифорнийского университета в Беркли. Он добавил, что эксперименты уже показывают, что эти сети могут работать быстрее и точнее, чем другие так называемые нейронные сети с непрерывным временем, которые моделируют системы, меняющиеся во времени.

Рамин Хасани и Матиас Лехнер, вдохновители нового дизайна, много лет назад поняли, что C. elegans может быть идеальным организмом, который можно использовать для выяснения того, как создавать устойчивые нейронные сети, способные приспосабливаться к неожиданностям.

Уважение к непритязательному червю привело его и Хасани к их новым жидким сетям, где каждый нейрон управляется уравнением, которое предсказывает его поведение во времени. И так же, как нейроны связаны друг с другом, эти уравнения зависят друг от друга. Сеть, по сути, решает весь этот ансамбль связанных уравнений, позволяя ей характеризовать состояние системы в любой момент — в отличие от традиционных нейронных сетей, которые выдают результаты только в определенные моменты времени.

«[Они] могут сказать вам, что происходит, только через одну, две или три секунды», — сказал Лехнер. «Но модель с непрерывным временем, подобная нашей, может описать происходящее за 0,53 секунды, 2,14 секунды или любое другое время, которое вы выберете».

Жидкие сети также различаются по тому, как они работают с синапсами, соединениями между искусственными нейронами. Сила этих связей в стандартной нейронной сети может быть выражена одним числом — ее весом. В жидких сетях обмен сигналами между нейронами представляет собой вероятностный процесс, управляемый «нелинейной» функцией, означающей, что ответы на входы не всегда пропорциональны. Удвоение входных данных, например, может привести к гораздо большему или меньшему сдвигу в выпуске. Именно из-за этой встроенной изменчивости сети называют «жидкими». Реакция нейрона может варьироваться в зависимости от того, какие входные данные он получает.

В то время как алгоритмы, лежащие в основе традиционных сетей, задаются во время обучения, когда этим системам подается множество данных для калибровки наилучших значений их весов, гибкие нейронные сети более адаптируются. «Они могут изменять свои основные уравнения на основе входных данных, которые они наблюдают», в частности, изменяя скорость реакции нейронов, — сказала Даниэла Рус, директор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института.

Один из первых тестов для демонстрации этой способности включал попытку управлять автономным автомобилем. Обычная нейронная сеть могла анализировать визуальные данные с камеры автомобиля только через фиксированные промежутки времени. Жидкая сеть, состоящая из 19 нейронов и 253 синапсов (что делает ее крошечной по стандартам машинного обучения), могла бы быть гораздо более отзывчивой. «Наша модель может делать выборки чаще, например, когда дорога извилиста», — сказал Рус, соавтор этой и нескольких других статей о ликвидных сетях.

Модель успешно удерживала машину на ходу, но у нее был один недостаток, по словам Лехнера: «Она была очень медленной». Проблема возникла из-за нелинейных уравнений, представляющих синапсы и нейроны — уравнений, которые обычно невозможно решить без повторных вычислений на компьютере, который выполняет несколько итераций, прежде чем в конечном итоге сойдется к решению. Эта работа обычно делегируется специальным программным пакетам, называемым решателями, которые необходимо применять отдельно к каждому синапсу и нейрону.

В прошлогодней статье команда описала новую жидкую нейронную сеть, которая обошла это узкое место. Эта сеть основывалась на уравнениях того же типа, но ключевым достижением стало открытие Хасани, что эти уравнения не нужно решать с помощью трудоемких компьютерных вычислений. Вместо этого сеть могла бы функционировать, используя почти точное или «закрытое» решение, которое, в принципе, можно было бы разработать с помощью карандаша и бумаги. Как правило, эти нелинейные уравнения не имеют решений в замкнутой форме, но Хасани наткнулся на приближенное решение, которое было достаточно хорошим для использования.

«Наличие решения в закрытой форме означает, что у вас есть уравнение, для которого вы можете подставить значения его параметров и выполнить основные математические операции, и вы получите ответ», — сказал Рус. «Вы получаете ответ одним выстрелом», вместо того, чтобы позволить компьютеру работать, пока он не решит, что он достаточно близок. Это сокращает время и энергию вычислений, значительно ускоряя процесс.

«Их метод превосходит конкурентов на несколько порядков без ущерба для точности», — сказал Саян Митра, ученый-компьютерщик из Университета Иллинойса, Урбана-Шампейн.

По словам Хасани, их новейшие сети не только более быстрые, но и необычайно стабильные, а это означает, что система может обрабатывать огромные входные данные, не выходя из строя. «Основной вклад здесь заключается в том, что стабильность и другие приятные свойства заложены в этих системах благодаря их чистой структуре», — сказал Шрирам Санкаранараянан, ученый-компьютерщик из Колорадского университета в Боулдере. Жидкие сети, кажется, работают в том, что он назвал «золотым пятном: они достаточно сложны, чтобы позволить происходить интересным вещам, но не настолько сложны, чтобы вести к хаотичному поведению».

В данный момент группа Массачусетского технологического института тестирует свою последнюю сеть на автономном воздушном дроне. Хотя дрон был обучен ориентироваться в лесу, его переместили в городскую среду Кембриджа, чтобы посмотреть, как он справляется с новыми условиями. Лехнер назвал предварительные результаты обнадеживающими.

Помимо усовершенствования текущей модели, команда также работает над улучшением архитектуры своей сети. Следующий шаг, по словам Лехнера, «это выяснить, сколько или как мало нейронов нам действительно нужно для выполнения данной задачи». Группа также хочет разработать оптимальный способ соединения нейронов. В настоящее время каждый нейрон связан со всеми остальными нейронами, но в 9 это не работает.0137 C. elegans , где синаптические связи более избирательны. Благодаря дальнейшим исследованиям системы проводки круглых червей они надеются определить, какие нейроны в их системе должны быть соединены вместе.

Помимо приложений, таких как автономное вождение и полет, жидкостные сети хорошо подходят для анализа электрических сетей, финансовых транзакций, погоды и других явлений, которые меняются во времени. Кроме того, по словам Хасани, последнюю версию жидких сетей можно использовать «для моделирования активности мозга в масштабах, которые раньше были невозможны».

Митра особенно заинтригован этой возможностью. «В каком-то смысле это поэтично, показывая, что это исследование может пройти полный круг», — сказал он. «Нейронные сети развиваются до такой степени, что те самые идеи, которые мы почерпнули из природы, вскоре могут помочь нам лучше понять природу».

Первоначально эта статья была опубликована в блоге Quanta Abstractions .

Авторы главного изображения: Кристина Армитаж/Журнал Quanta; источник: Фрэнк Фокс/Science Source

• Стив Надис

  Опубликовано 10 февраля 2023 г.