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MANUAL DE CRUCIGRAMAS
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Manual del crucigrama / Índice alfabético

Manual del crucigrama

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Geografía, geología, ecología / Geología / Ramas de la geología

(8)

GEODESIA - sobre medidas en la superficie de la Tierra para mostrarla en mapas

GEOQUÍMICA

(9)

GEOFÍSICA

CRIOLOGÍA

LITOLOGIA - sobre rocas sedimentarias

ORGRAFÍA - sobre el relieve de la corteza terrestre

TECTONICA (geotectónica) - sobre el desarrollo de la estructura de la corteza terrestre

(10)

HIDROLOGÍA - la ciencia de las aguas naturales

PETROLOGIA (petrografia) - sobre rocas

PETROQUÍMICA - sobre la distribución de los elementos químicos en las rocas

(11)

GEOACÚSTICA - sobre la propagación de vibraciones en la corteza terrestre

HIDROGRAFÍA - 1) una sección de hidrología, sobre agua dulce, 2) la ciencia de las rutas de navegación

GLACIOLOGIA - sobre los glaciares

MINERALOGIA - sobre los minerales y sus propiedades

PETROGRAFÍA - ver Petrología

PETROFÍSICA - sobre la relación entre las propiedades físicas de las rocas y su composición

SISMOLOGIA - sobre las fluctuaciones de la corteza terrestre

ESPELOLOGÍA - sobre cuevas

(12)

VOLCANOLOGÍA

GEOCRIOLOGÍA - ver Permafrost

GEOTECTÓNICA - ver Tectónica

SISMOGRAFÍA - sobre métodos de fijación y estudio de las vibraciones de la corteza terrestre

ESTRATIGRAFÍA (geocronología) - una rama de la geología, sobre la secuencia de formación de rocas

(13)

GEOMORFOLOGIA - sobre el relieve de la corteza terrestre

GEOCRONOLOGÍA - ver Estratigrafía

HIDROGEOLOGIA - sobre las aguas subterraneas

HIDROGEOQUÍMICA - una sección de hidrogeología, sobre la composición química de la hidrosfera

TECTONOFÍSICA - sobre las condiciones físicas para la ocurrencia de deformaciones tectónicas

(14)

PALEOGEOGRAFÍA - sobre paisajes fósiles

(15)

CRISTALOGRAFÍA

PERMAFROST (geocriología)

SEISMOTECTONICS - una rama de la sismología, sobre la ocurrencia de terremotos

Búsqueda de palabras para resolver el crucigrama:

Reemplace cada letra desconocida con *. Por ejemplo, perro * ka, * oshka, nosotros ** a. Se igualan los pares е - ё y - é.



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Máquina para aclarar flores en jardines. 02.05.2024

En la agricultura moderna, se están desarrollando avances tecnológicos destinados a aumentar la eficiencia de los procesos de cuidado de las plantas. En Italia se presentó la innovadora raleoadora de flores Florix, diseñada para optimizar la etapa de recolección. Esta herramienta está equipada con brazos móviles, lo que permite adaptarla fácilmente a las necesidades del jardín. El operador puede ajustar la velocidad de los alambres finos controlándolos desde la cabina del tractor mediante un joystick. Este enfoque aumenta significativamente la eficiencia del proceso de aclareo de flores, brindando la posibilidad de un ajuste individual a las condiciones específicas del jardín, así como a la variedad y tipo de fruta que se cultiva en él. Después de dos años de probar la máquina Florix en varios tipos de fruta, los resultados fueron muy alentadores. Agricultores como Filiberto Montanari, que ha utilizado una máquina Florix durante varios años, han informado de una reducción significativa en el tiempo y la mano de obra necesarios para aclarar las flores. ... >>

Microscopio infrarrojo avanzado 02.05.2024

Los microscopios desempeñan un papel importante en la investigación científica, ya que permiten a los científicos profundizar en estructuras y procesos invisibles a simple vista. Sin embargo, varios métodos de microscopía tienen sus limitaciones, y entre ellas se encuentra la limitación de resolución cuando se utiliza el rango infrarrojo. Pero los últimos logros de los investigadores japoneses de la Universidad de Tokio abren nuevas perspectivas para el estudio del micromundo. Científicos de la Universidad de Tokio han presentado un nuevo microscopio que revolucionará las capacidades de la microscopía infrarroja. Este instrumento avanzado le permite ver las estructuras internas de las bacterias vivas con una claridad asombrosa en la escala nanométrica. Normalmente, los microscopios de infrarrojo medio están limitados por la baja resolución, pero el último desarrollo de investigadores japoneses supera estas limitaciones. Según los científicos, el microscopio desarrollado permite crear imágenes con una resolución de hasta 120 nanómetros, 30 veces mayor que la resolución de los microscopios tradicionales. ... >>

Trampa de aire para insectos. 01.05.2024

La agricultura es uno de los sectores clave de la economía y el control de plagas es una parte integral de este proceso. Un equipo de científicos del Consejo Indio de Investigación Agrícola-Instituto Central de Investigación de la Papa (ICAR-CPRI), Shimla, ha encontrado una solución innovadora a este problema: una trampa de aire para insectos impulsada por el viento. Este dispositivo aborda las deficiencias de los métodos tradicionales de control de plagas al proporcionar datos de población de insectos en tiempo real. La trampa funciona enteramente con energía eólica, lo que la convierte en una solución respetuosa con el medio ambiente que no requiere energía. Su diseño único permite el seguimiento de insectos tanto dañinos como beneficiosos, proporcionando una visión completa de la población en cualquier zona agrícola. "Evaluando las plagas objetivo en el momento adecuado, podemos tomar las medidas necesarias para controlar tanto las plagas como las enfermedades", afirma Kapil. ... >>

Noticias aleatorias del Archivo

A los robots se les ha enseñado a ser curiosos. 08.06.2017

Durante varios años, los desarrolladores de programas informáticos para robots intentaron crear un "algoritmo de curiosidad", pero era bastante difícil replicar la curiosidad humana. Según ellos, la mayoría de los métodos no pueden evaluar las "brechas" en el conocimiento del robot y comprender en qué estará interesado.

Sin embargo, Todd Hester de Google DeepMind en el Reino Unido y Peter Stone de la Universidad de Texas en los EE. UU. lograron crear un algoritmo que permite que un programa de computadora "sea curioso" al explorar su entorno por sí mismo. El nuevo enfoque permitirá que los robots aprendan incluso más rápido que ahora. Los investigadores llamaron al algoritmo TEXPLORE-VENIR, que se basa en una técnica de "aprendizaje por refuerzo".

Esta técnica funciona según el siguiente principio: cuando el programa se acerca a la solución de un problema (por ejemplo, salir de un laberinto), recibe alguna recompensa. Se supone que, habiendo recibido un premio, en el futuro intentará nuevamente lograr algún objetivo. Los investigadores modificaron levemente la técnica de "aprendizaje de refuerzo" para que el programa sea recompensado simplemente por nuevos conocimientos, incluso si no ayudan a lograr el objetivo. Por ejemplo, TEXPLORE-VENIR gana bonificaciones cuando explora el mundo, busca lugares distantes en el mapa o domina recetas de cocina.

Hester y Stone probaron su algoritmo en dos escenarios. El primero de ellos fue un laberinto virtual de 4 habitaciones conectadas por puertas cerradas. El bot, solo un programa de computadora, tuvo que explorar el área, encontrar la llave, tomarla y abrir la puerta. Por cada puerta abierta, ganaba 10 puntos. Para lograr la puntuación más alta, se le dieron 3000 "pasos".

Al usar el algoritmo TEXPLORE-VENIR, el bot exploró el área (habiendo pasado 1000 "pasos" en esto), obtuvo 55 puntos. Además, si utilizaba otros algoritmos, recibía de 0 a 35 puntos. Cuando el programa tuvo que explorar el área y abrir las puertas al mismo tiempo, obtuvo 70 puntos con TEXPLORE-VENIR, y menos de 5 en otros casos.

Para el segundo experimento, los investigadores conectaron el robot humanoide Nao. Usando el algoritmo TEXPLORE-VENIR, tuvo que completar tres tareas: golpear un platillo musical, encontrar y llevar una cinta rosa a sus ojos y presionar un botón ubicado en su pierna. Para cada tarea, Nao recibió 200 "pasos", y se le dieron otros 400 "pasos" para "aprender" (temas de aprendizaje). Después de 13 intentos, presionó el botón 7 veces, golpeó el platillo 1 de cada 5 veces y finalmente encontró la cinta rosa más rápido.

El algoritmo TEXPLORE-VENIR mostró buenos resultados, sin embargo, la curiosidad excesiva puede reducir la productividad del robot, dicen investigadores externos. Puede suceder que la motivación intrínseca del robot para recibir una recompensa de aprendizaje exceda su motivación extrínseca para completar la tarea. Por lo tanto, es importante encontrar un equilibrio entre los dos tipos de motivación.

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