No tuve tiempo de escribir más corto. Significado, origen, ejemplos del uso de unidades fraseológicas.

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No tuve tiempo para escribir más corto

Blaise Pascal

fraseologismo: No tuve tiempo de escribir más corto.

Significado: Se necesita mucho más tiempo para escribir un texto breve, lógico y significativo (y, en consecuencia, para pensar en él) que simplemente plasmar en un papel todos los pensamientos que vienen a la mente en una ocasión particular. En este último caso, la verbosidad es inevitable.

Origen: Del libro "Cartas a un Provincial, o Cartas de Louis Montalt a un Amigo en la Provincia y a los Padres Jesuitas sobre la Moral y Política de los Jesuitas" (1657) del científico, filósofo y escritor francés Blaise Pascal (1623- 1662). Al final de la carta 16 de este libro, escribió: "Esta carta salió más larga solo porque no tuve tiempo para escribirla más corta". Otra traducción famosa: "No tuve tiempo de escribir una carta más corta".

Fraseología aleatoria:

En pomada.

Significado:

El caso está cerca de una implementación exitosa, de una conclusión exitosa.

Origen:

Originalmente, la expresión se aplicaba a los vagones y, en general, a aquellas herramientas o vehículos que se engrasaban antes del viaje. "Sobre el ungüento" significaba en sentido figurado "saldrá pronto, ya preparado para partir y en movimiento, listo para moverse, para viajar". Casarse Alemán "fertig" - "listo", ascendiendo al verbo "fahren" - "ir".

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Al igual que con los sistemas informáticos tradicionales, la IA tiene circuitos de hardware y software físicos. El hardware suele tener una gran cantidad de chips de silicio convencionales que consumen mucha energía: por ejemplo, se necesitan alrededor de 190 megavatios-hora (MWh) de electricidad para entrenar un procesador comercial moderno.

Un enfoque menos intensivo en energía es usar otros tipos de hardware para crear redes neuronales. Un dispositivo prometedor es la unión de túnel magnético (MTJ). Los dispositivos en MTJ consumen varias veces menos energía que sus contrapartes tradicionales. Los MTJ son más rápidos porque almacenan datos en el mismo lugar donde se realizan los cálculos.

La nueva red neuronal, como los catadores ordinarios, debe entrenar su gusto. El equipo capacitó a la red utilizando 148 vinos elaborados con tres tipos de uvas. Cada vino virtual tenía 13 características que había que tener en cuenta: grado alcohólico, color, alcalinidad y magnesio. A cada característica se le asignó un valor de 0 a 1 para que la red lo tuviera en cuenta y distinguiera un vino de otro.

Luego, la IA pasó una prueba virtual con un conjunto de datos que incluía 30 vinos desconocidos. El sistema funcionó con una precisión del 95,3%.

Los autores no tenían la tarea de crear un sommelier de IA. La conclusión principal es que los dispositivos MTJ se pueden expandir y usar para crear nuevos sistemas de IA.

La cantidad de energía consumida por el sistema depende de sus componentes, pero si usa MTJ como sinapsis, puede reducir el consumo de energía a la mitad.

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