Alcanzar y adelantar. Significado, origen, ejemplos del uso de unidades fraseológicas.

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Palabras aladas, unidades fraseológicas. Significado, historia de origen, ejemplos de uso.

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Ponerse al día y adelantar

Lenin V.I.

fraseologismo: Ponerse al día y adelantar.

Significado: Citado como una llamada para ganar una competencia (generalmente económica) con alguien. Se usa tanto literal como irónicamente.

Origen: La fuente principal es el artículo "La catástrofe amenazante y cómo combatirla" (septiembre de 1917) de V. I. Lenin (1870-1924): "La revolución hizo lo que en pocos meses Rusia alcanzó a los países avanzados en su sistema político. Pero esto no es suficiente, la guerra es inexorable, plantea la cuestión con una agudeza despiadada: o perecemos o alcanzamos a los países avanzados y los superamos también económicamente. Como lema principal de la construcción económica en la URSS, estas palabras se expresaron en la XV Conferencia del Partido del PCUS (b) en 1928. En el poema "Los estadounidenses están sorprendidos" (1929), V. V. Mayakovsky escribió: "Su veloz- América famosa de pies // Vamos a alcanzar y adelantar ". El mismo eslogan: "¡alcanzar y superar a Estados Unidos!" fue reintroducido en la década de 1960. Primer Secretario del Comité Central del PCUS N. S. Khrushchev.

Fraseología aleatoria:

Lenguaje inteligente. Zaum.

Significado:

Lenguaje sobrecargado de terminología especial, disparates pseudocientíficos (iron.).

Origen:

De la "Declaración de la palabra como tal" (1913) del poeta y teórico del futurismo Alexei Eliseevich Kruchenykh (1886-1968): "El pensamiento y el habla no siguen el ritmo de la experiencia de la inspiración, por lo tanto, el artista es libre de expresar a sí mismo no sólo en un lenguaje común... sino también personal... sin sentido... abstruso". Sobre la base de esta teoría, algunos poetas futuristas escribieron, por ejemplo, versos como: "Serzha melepet hauled ok rizum melev alik", etc., que carecían de significado para el lector. Por lo tanto - "zaum".

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“Estamos estudiando redes neuronales de buceo, que son sistemas que aprenden de la misma manera que lo hace un cerebro vivo”, dijo Yizing Watkins, científico informático de Los Alamos Lab. “Estábamos fascinados por la perspectiva de aprender un procesador neuromórfico de una manera similar a cómo los seres humanos y otros sistemas biológicos reciben información del medio ambiente en el proceso de desarrollo.

Watkins y su equipo de investigación descubrieron que la simulación de la red se volvió inestable después de largos períodos de entrenamiento sin supervisión. Cuando expusieron las redes a estados similares a las ondas que experimenta el cerebro vivo durante el sueño, se restauró la estabilidad.

El descubrimiento se produjo cuando un equipo de investigación estaba trabajando en la construcción de redes neuronales que están cerca de cómo los humanos y otros sistemas biológicos aprenden a comprender. Inicialmente, el grupo luchó para estabilizar las redes neuronales simuladas que se sometían a un entrenamiento sin diccionario, lo que implica clasificar objetos sin ejemplos previos para comparar.

"La cuestión de cómo prevenir la inestabilidad en los sistemas de aprendizaje realmente solo surge cuando se intenta utilizar procesadores biológicamente realistas...", dijo Garrett Kenyon, científico informático y coautor de investigación de Los Álamos. el aprendizaje profundo y las inteligencias artificiales nunca enfrentan este problema, porque en los sistemas artificiales que estudian, pueden permitirse realizar operaciones matemáticas globales que afectan la ganancia dinámica general del sistema".

Los investigadores caracterizan la decisión de exponer las redes a un análogo artificial del sueño como casi el último esfuerzo para estabilizarlas. Experimentaron con diferentes tipos de ruido, más o menos comparables a la estática que se puede encontrar entre estaciones al sintonizar una radio. Los mejores resultados se obtuvieron cuando utilizaron ondas del llamado ruido gaussiano, que incluye una amplia gama de frecuencias y amplitudes. Sugieren que el ruido imita la entrada recibida por las neuronas biológicas durante el sueño no REM. Los resultados muestran que el sueño no REM puede ayudar en parte a garantizar que las neuronas corticales permanezcan estables y no alucinen.

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