뜨거운 방법으로 화장실 비누를 준비합니다. 간단한 요리법

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뜨거운 방법으로 화장실 비누 준비. 간단한 레시피와 팁

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옵션 뜨거운 비누 만들기 감기보다 덜 흔합니다. 흰색, 노란색, 녹색 및 글리세린 비누는 일반적으로 이 방법으로 제조됩니다.

뜨겁게 준비된 화장실 비누용 베이스 비누

지방 20kg;
코코넛 오일 4kg.

지방을 10°Be의 수산화나트륨 용액 10kg으로 비누화하고, 비누화가 시작되면 7°Be의 수산화나트륨 용액 15kg을 첨가합니다. 완전히 혼합하고 비누화가 일어나면 18°Be에서 수산화나트륨 용액 20kg을 첨가한다.

끓임이 끝날 무렵, 7°Be의 수산화나트륨 용액 30kg을 첨가합니다.

용접 된 비누 접착제는 일반적인 방법으로 소금에 절인 것입니다.

저자: Korolev V.A.

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인텔 연구원들은 코넬 대학의 과학자들과 함께 화합물과 화학 물질의 특정 냄새를 한 번에 기억하고 다른 강한 냄새에 가려져도 이 냄새를 높은 정확도로 식별할 수 있는 일종의 "전자 코"를 만들었습니다. "전자 코" 시스템은 Intel의 Loihi 뉴로모픽 프로세서를 기반으로 하며 민감한 요소는 72개의 화학 센서 매트릭스입니다.

Loihi 프로세서는 회로가 후각 인식을 담당하는 뇌의 일부인 소위 후각 신경 세포를 최대한 가깝게 모방하도록 프로그래밍되었습니다. 이 시스템의 추가 개발은 미래에 위험한 화학 물질, 숨겨진 약물 또는 폭발물을 감지하고 물론 정확한 의학적 진단을 내릴 수 있는 장치를 만드는 것을 가능하게 할 것입니다.

Loihi 프로세서의 아키텍처는 특수 뉴로모픽 가속기가 장착되어 있어도 기존의 중앙 처리 장치로 달성할 수 있는 것보다 신경 회로 및 뇌의 더 복잡한 부분의 작업과 밀접하게 일치하도록 제작되었습니다. 덕분에 이러한 뉴로모픽 프로세서는 기존 인공 지능 시스템의 능력을 넘어서는 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 뉴로모픽 프로세서가 있는 시스템이 소비하는 에너지의 양은 딥 머신 러닝 및 자가 학습 분야에서 유사한 작업을 수행하는 기존 시스템이 소비하는 양보다 훨씬 적습니다.

뉴로모픽 프로세서에서 구현할 수 있지만 기존 기술을 사용하여 수행하기가 매우 어려운 것 중 하나는 소위 원샷 학습입니다. 인간의 두뇌는 이것을 쉽게 수행합니다. 일단 어떤 특유의 냄새를 느끼면 다음 번에 확실히 인식할 것입니다. 신경망을 사용하는 인공 지능 시스템은 수많은 예제에 대한 훈련이 필요하며, 최악의 경우 이전에 훈련된 신경망은 이전에 학습한 범주의 기억을 손상시키지 않고는 새로운 범주에서 훈련할 수 없다는 점입니다. 최대 결과를 얻으려면 필요한 모든 범주의 데이터를 한 번에 사용하여 신경망을 완전히 재학습해야 합니다.

인텔과 코넬 대학교 연구원들이 취하려는 다음 단계는 관련 데이터(냄새)를 일반 범주로 그룹화하는 것을 가능하게 하는 것입니다. 예를 들어, 시스템은 이미 그 냄새가 유럽이나 캘리포니아에서 자란 딸기의 냄새와 일치한다는 것을 인식할 수 있지만 나중에는 두 냄새가 모두 딸기 냄새임을 나타내야 합니다.

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