¿Cuál es la diferencia entre un huracán y un tornado? Respuesta detallada

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¿Sabías?

¿Cuál es la diferencia entre un huracán y un tornado?

Hay diferentes tipos de tormentas, pero todas tienen algo en común: básicamente son el movimiento rápido del aire de un lugar a otro. Una tormenta durante la cual llueve, truenos y relámpagos se llama tormenta eléctrica o tormenta eléctrica. Si el viento a lo largo de la carretera levanta una gran cantidad de polvo, esa tormenta se llama tormenta de polvo. Una tormenta en el mar es una tormenta. Los tipos de tormentas más peligrosos y destructivos son los huracanes y los tornados. Los huracanes son tormentas que se originan en latitudes tropicales.

Por ejemplo, en América del Norte, pasan con mayor frecuencia en el Golfo de México y luego recorren toda la costa este del continente. Exactamente las mismas tormentas golpean las islas y costas del Lejano Oriente y el Mar de China, pero allí se llaman tifones. El nombre común para ambas especies es tormenta tropical. Por regla general, un huracán cubre un área con un diámetro de 150 a 600 km, mientras que la velocidad del viento alcanza de 120 a 200 km/h.

Una característica distintiva de los huracanes es un lugar tranquilo en su mismo centro, llamado el ojo de un huracán. Su tamaño varía de 5 a 20 km de diámetro. Cuando una persona entra en esta zona, le empieza a parecer que el huracán ha pasado. Sin embargo, en cuanto el "ojo" del huracán pasa más lejos, el viento se levanta con no menos fuerza, aunque sopla en dirección opuesta al anterior. Esto se debe a que un huracán es una tormenta circular. En otras palabras, los vientos soplan en círculos a medida que avanza el huracán.

Otro tipo de tormenta circular es un tornado. Se diferencia de un huracán principalmente en su escala, ya que nunca supera los 2,5 km de diámetro. Por lo general, los tornados comienzan en un área donde ya se está produciendo una tormenta y las nubes son oscuras y en forma de embudo. Un tornado puede pasar sobre un área de solo unos pocos kilómetros de largo y varios cientos de metros de ancho. Pero por otro lado, destruye casi todo a su paso.

Autor: Likum A.

Dato interesante al azar de la Gran Enciclopedia:

¿Por qué las teclas de una máquina de escribir no están en orden alfabético?

La máquina de escribir moderna es un dispositivo mecánico complejo. En la forma en que estamos acostumbrados a verlo, no apareció de inmediato. Muchas generaciones de inventores han trabajado en esto. La gente comenzó a pensar en la creación de una máquina de escribir desde principios del siglo XVIII. Pero el primer modelo funcional fue creado recién en 1867 por Christopher Sholes de Milwaukee, Wisconsin.

La máquina de Schols se llamaba máquina de escribir. Al principio, la gente no mostró interés en ella. Su popularidad comenzó a crecer a principios de la década de 1880. El diseño de la máquina de escribir fue cambiando y mejorando todo el tiempo. Pero el diseño de las teclas nunca ha cambiado. Permaneció igual que en la primera máquina de escribir.

Algunos expertos pensaron que las llaves podrían colocarse de manera más conveniente. Intentaron cambiar el teclado, pero sin éxito. Resulta que la gente ya está acostumbrada a esta disposición de llaves y no quiere cambios.

La disposición de las teclas es casi la misma en todos los tipos de máquinas de escribir. Esta organización de las letras del alfabeto se conoce como teclado "universal" o estándar. Esta disposición de letras (letras) es muy conveniente. Las letras que más utilizamos se sitúan en el centro del teclado para que estén al alcance de nuestros dedos más desarrollados y “trabajadores”. Las teclas restantes deben presionarse con menos frecuencia y, por lo tanto, están ubicadas en los bordes del teclado, en el área de acción de los dedos más débiles: el anular y el meñique.

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Red eléctrica de autoaprendizaje 30.03.2022

Científicos de la Universidad de Pensilvania han descubierto un nuevo enfoque para el aprendizaje automático. Un circuito eléctrico convencional aprendió a reconocer las flores por el tamaño de sus pétalos por sí solo.

Un equipo de científicos dirigido por el físico Samuel Dillavu armó una pequeña red eléctrica conectando aleatoriamente 16 resistencias. Los investigadores establecen el voltaje para ciertos nodos de entrada y leen los nodos de salida. Al ajustar las resistencias por sí sola, la red ha aprendido a producir los datos deseados para un conjunto dado de valores de entrada.

"La red se ha configurado para realizar muchas tareas sencillas de IA”, dice Dillavu. "Por ejemplo, puede distinguir entre tres tipos de flores de iris con más del 95 % de precisión en función de cuatro parámetros: la longitud y el ancho de los pétalos. y sépalos".

Para el aprendizaje automático de IA, por regla general, se utilizan redes neuronales artificiales. Tales redes normalmente existen solo en la memoria de la computadora. Una red neuronal consta de puntos o nodos, cada uno de los cuales puede tomar un valor de 0 a 1, conectados por aristas. Cada arista tiene su propio peso dependiendo de los valores en los nodos. Al entrenar un sistema de este tipo, es necesario ajustar el peso de los bordes para obtener el resultado deseado.

"Este es un problema de optimización complejo que aumenta significativamente con el tamaño de la red y requiere una gran cantidad de recursos informáticos", señala Dillavu. "La situación se complica por el hecho de que todos los bordes deben afinarse al mismo tiempo".

Para solucionar este problema, los físicos buscaron sistemas que pudieran sintonizarse sin cálculos externos. Los científicos construyeron dos redes idénticas una encima de la otra. En una red cerrada, aplicaron voltaje y fijaron los valores deseados en los elementos de salida. En una red abierta, solo se estableció el voltaje a través de la resistencia de entrada.

El sistema ajustó la resistencia entre los resistores de las dos redes según la diferencia de tensión entre nodos idénticos en cada una de ellas. Durante varias iteraciones, estos ajustes alinearon todos los voltajes en todas las resistencias en las dos redes. El sistema ha aprendido a producir la salida correcta para los valores de entrada dados.

"Esta configuración requiere poca computación”, dice Dillavu. "El sistema solo necesita comparar la caída de voltaje a través de las resistencias correspondientes en las redes cerradas y libres usando un comparador. Nuestro trabajo demuestra la posibilidad fundamental de una nueva forma de aprendizaje automático que no no requieren grandes cálculos".

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