Il giovane è pallido con uno sguardo ardente. Significato, origine, esempi di utilizzo di unità fraseologiche

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Parole alate, unità fraseologiche. Significato, storia d'origine, esempi d'uso

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Un giovane pallido con occhi ardenti

Bryusov V.Ya.

Fraseologismo: Il giovane è pallido con occhi ardenti.

Significato: È usato come caratteristica giocosamente ironica di una persona molto emotiva, eccitata o entusiasta (non necessariamente giovane).

origine: Dal poema "Al giovane poeta" (1896) del fondatore del simbolismo russo, Valery Yakovlevich Bryusov (1873-1924): "Un giovane pallido con occhi ardenti, // Ora ti do tre testamenti. // Prendi il primo: non vivere nel presente, // Solo il futuro - il regno del poeta.

Fraseologia casuale:

Cosa significa questo sogno?

Significato:

Sulla spiegazione del significato di un sogno.

origine:

Dagli antichi interpreti dei sogni: "libri dei sogni" e "oracoli". Di solito le loro interpretazioni iniziavano con una domanda retorica: "Cosa significa questo sogno?", seguita da una spiegazione. Si trova in molti scrittori e poeti russi, che lo usavano, di regola, in modo ironico. Ad esempio, nella poesia "Contemporaries" (1875) di N. A. Nekrasov, il principe Ivan dice: "Ho peccato per un milione, desidero miliardi! // È un'anima santa. Cosa significa questo sogno?"

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Si dice che Loihi funzioni secondo gli stessi principi del cervello umano. Il processore apprende utilizzando diversi tipi di feedback. Di conseguenza, diventa "più intelligente" direttamente nel processo di lavoro, escludendo la fase di formazione familiare agli attuali sistemi di IA. L'architettura di Loihi ricorda una rete neurale, in cui gli impulsi alle sinapsi servono a creare e rafforzare le connessioni tra i neuroni. Il comportamento intelligente è il risultato dell'interazione cooperativa e competitiva tra i siti della rete e il mondo esterno.

Il chip di prova di Loihi incorpora circuiti digitali che imitano gli elementi di base del cervello per accelerare l'apprendimento automatico riducendo il consumo energetico. Da un lato, l'approccio utilizzato consente al processore di apprendere autonomamente e in tempo reale, senza attendere aggiornamenti provenienti dal cloud, e dall'altro, aumenta radicalmente la velocità di lavoro. Intel stima che Loihi sia addestrato 1 milione di volte più velocemente rispetto ad altre reti neurali rispetto al numero totale di operazioni necessarie per ottenere una determinata precisione durante la risoluzione dei problemi di riconoscimento MNIST. Inoltre, rispetto ad approcci come le reti neurali convoluzionali e le reti neurali di deep learning, Loihi spende molte meno risorse per risolvere lo stesso problema. In termini di efficienza energetica, Loihi è 1000 volte superiore ai processori generici utilizzati nei sistemi di apprendimento convenzionali.

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