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Imitazione cartapesta madreperla. Ricette e consigli semplici
Elenco / Tecnologia di fabbrica a casa: ricette semplici
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In ordine per i prodotti da carta e cartapesta dare aspetto madreperla, sono ricoperti con una miscela di 100 wt. ore di sale solfato di bario, 2000 wt. ore di acqua 15 wt. compresa la gelatina. Si consiglia di aggiungere a questa miscela un po' di essenza di perle di squame di pesce.
I prodotti in cartapesta possono avere un aspetto madreperla se alla pasta di carta viene aggiunta farina di mica. La farina di mica può essere preparata come segue.
La mica viene bruciata in un forno a muffola e frantumata in un mortaio e un macinino per vernici in una polvere fine e ben macinata. Quindi viene trattato con vapori di sale di stagno. I prodotti finiti sono rivestiti con lacca.
Autore: Korolev V.A.
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L'attrattiva degli uomini premurosi
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Lo stereotipo secondo cui le donne preferiscono i "cattivi ragazzi" è diffuso da tempo. Tuttavia, una recente ricerca condotta da scienziati britannici della Monash University offre una nuova prospettiva su questo tema. Hanno esaminato il modo in cui le donne hanno risposto alla responsabilità emotiva degli uomini e alla volontà di aiutare gli altri. I risultati dello studio potrebbero cambiare la nostra comprensione di ciò che rende gli uomini attraenti per le donne. Uno studio condotto da scienziati della Monash University porta a nuove scoperte sull'attrattiva degli uomini nei confronti delle donne. Nell'esperimento, alle donne sono state mostrate fotografie di uomini con brevi storie sul loro comportamento in varie situazioni, inclusa la loro reazione all'incontro con un senzatetto. Alcuni uomini hanno ignorato il senzatetto, mentre altri lo hanno aiutato, ad esempio comprandogli del cibo. Uno studio ha scoperto che gli uomini che mostravano empatia e gentilezza erano più attraenti per le donne rispetto agli uomini che mostravano empatia e gentilezza. ... >>
| Notizie casuali dall'Archivio Transistor che funzionano 10 volte più velocemente delle sinapsi cerebrali
03.08.2022
I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology hanno sviluppato transistor programmabili che funzionano 10 volte più velocemente delle sinapsi cerebrali. La tecnologia utilizzata per il machine learning analogico fornisce non solo un'elevata velocità di elaborazione dei dati, ma anche una buona efficienza energetica.
Il meccanismo di funzionamento del dispositivo consiste nell'inserire elettrochimicamente un minuscolo ione, un protone, in un ossido isolante per modulare la sua conduttività elettronica. Gli scienziati hanno utilizzato un potente campo elettrico per accelerare i protoni e mettere i transistor ionici in modalità di funzionamento in nanosecondi.
I ricercatori notano che il segreto dei nuovi dispositivi nell'uso del vetro silicato di fosforo inorganico. Fornisce un movimento ultraveloce dei protoni, poiché contiene molti pori di dimensioni nanometriche, le cui superfici forniscono percorsi di diffusione per le particelle elementari. Può resistere a campi elettrici pulsati molto forti.
Il potenziale d'azione nelle cellule biologiche aumenta e diminuisce su una scala temporale di millisecondi poiché una differenza di potenziale di circa 0,1 volt è limitata dalla stabilità dell'acqua. Nel nostro lavoro, applichiamo fino a 10 volt attraverso uno speciale film di vetro duro nano-spesso che produce protoni senza danneggiarlo. E più forte è il campo, più velocemente funzionano i dispositivi ionici.
Nel cervello umano, l'apprendimento avviene rafforzando e indebolendo le connessioni tra le sinapsi. Le reti neurali profonde utilizzano una strategia simile quando i pesi dei nodi (neuroni) sono programmati con algoritmi di apprendimento. Quando si utilizzano processori, l'aumento e la diminuzione della conduttività elettrica dei resistori protonici fornisce l'apprendimento automatico analogico.
La conduttività è controllata dal movimento dei protoni. Per aumentare la conduttività, più protoni vengono spinti nel canale nel resistore e per diminuire la conduttività, i protoni vengono espulsi. Ciò si ottiene utilizzando un elettrolita (simile a una batteria) che produce protoni ma blocca gli elettroni. L'aumento della velocità dei protoni accelera notevolmente il processo di apprendimento automatico.
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