Cos'è il silicio? Risposta dettagliata

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Lo sapevate?

Cos'è il silicio?

La crosta terrestre - il terreno su cui le persone camminano e vivono - è costituita in gran parte da silicio. Il silicio è il secondo elemento chimico più abbondante sulla Terra, ma non si trova mai allo stato libero. Ciò significa che è sempre connesso a uno o più altri elementi.

Il silicio è l'elemento principale in tutte le rocce, ad eccezione di una varietà: i carbonati. L'argilla, ad esempio, contiene in media il 50 percento di silicio e puoi essere certo che la maggior parte delle pietre che vedi hanno la stessa quantità di silicio.

Il silicio è stato trovato sulle stelle e persino nelle piante. La più grande quantità di silicio al mondo si trova nella silice, che è composta da ossigeno e silicio. Quarzo, diaspro, opale, sabbia sono tutte varietà di silice. Nei tempi antichi, le persone usavano la silice per fare il vetro. Il silicio esiste in due forme: cristallino e in polvere.

Il silicio puro non è ampiamente utilizzato, quindi viene prodotto raramente. Ma in molti settori vengono utilizzati vari composti di silicio. Quando la sabbia viene combinata con il coke, si forma il carburo di silicio, che di solito viene chiamato carborundum. È una sostanza estremamente dura e viene utilizzata per levigare e lucidare i metalli.

Il silicio viene anche aggiunto all'acciaio perché conferisce all'acciaio molte qualità utili. L'acciaio può contenere dal 2 al 6% di silicio. Quando l'acciaio viene utilizzato nella produzione di apparecchiature chimiche, contiene il 6% di silicio, il che lo rende molto più resistente alla corrosione rispetto a qualsiasi altro acciaio. Quando l'acciaio contiene il 2% di silicio, diventa indispensabile per le apparecchiature elettriche, poiché in questo caso è necessaria meno energia per magnetizzare l'acciaio.

I composti di silicio sono anche ampiamente utilizzati nell'industria chimica per una varietà di esigenze.

Autore: Likum A.

Fatto interessante casuale dalla Grande Enciclopedia:

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Rete neurale vs. rete neurale 15.11.2018

È facile distinguere una foto reale da un cosiddetto "photoshop"? In alcuni casi, tutti possono farlo, nelle immagini sono presenti artefatti di modifica molto evidenti. Ci sono persino intere raccolte di foto divertenti in cui l'editing grafico è portato all'assurdo. Ma ci sono anche immagini del genere in cui è quasi impossibile distinguere, come si suol dire, la realtà da un falso.

Tecniche speciali aiutano a distinguere una foto reale da un "photoshop". Alcuni di essi si basano sull'analisi tecnica dei dati grafici originali. Il fatto è che diversi strumenti grafici lasciano le loro impronte invisibili nell'immagine. Pertanto, è possibile trovare tracce di un cambio di immagine, o mostrare che un'immagine è assemblata da più pezzi separati, anche se dal punto di vista grafico l'installazione è stata eseguita perfettamente.

Relativamente di recente, è apparso un nuovo tipo di "falso" di alta qualità: immagini generate utilizzando metodi di apprendimento automatico. In altre parole, le reti neurali hanno imparato, o meglio insegnato loro, a creare immagini molto, molto simili a quelle reali. Il problema della loro identificazione sta nel fatto che, a differenza del classico "Photoshop", dove il risultato, in senso figurato, è incollato insieme da pezzi diversi, le reti neurali possono creare un'immagine completa quasi da zero. Un tipo di rete neurale chiamata rete generativa contraddittoria è particolarmente efficace per questo tipo di attività.

Tale rete è in realtà composta da due reti: la prima, generativa, impara a creare immagini, e l'altra, discriminativa, impara a distinguere le immagini create dalla prima rete da quelle "reali". Come risultato di questo lavoro competitivo, la rete generativa è in grado di creare immagini che, in alcuni casi, una persona non riesce a distinguere da quelle reali. Particolarmente impressionanti sono i risultati del lavoro delle reti neurali sulla generazione di volti umani.

I ricercatori della State University di New York (Corea) hanno sviluppato un nuovo metodo basato su metodi di apprendimento automatico che determineranno con un alto grado di accuratezza se l'immagine di un volto umano è generata da una rete neurale o è una vera fotografia. La rete neurale addestrata dai ricercatori ha affrontato con successo la differenza tra volti sintetici e fotografie di persone reali.

Il risultato del funzionamento di una rete contraddittoria generativa è sempre una sorta di soluzione di compromesso volta ad ottenere un risultato finale di alta qualità, e non una vittoria al 100% per una delle reti. Mentre una rete che cerca solo le differenze può imparare a farlo in modo molto efficiente trovando tracce del funzionamento di una rete generativa contraddittoria invisibile all'occhio umano.

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