НЛО, Извънземни, Световни конспирации, Необясними загадки в миналото и днес

[mirodes]

Щом стоят неподвижно, това са лампи на кулата на някой висок кран или на върха на антената на някоя радио или телевизионна кула.

Те са някъде в полето между села.Там със сигурност няма високи кули, нито кранове. А и са поне на 400-500 метра височина. Не мога точно да преценя ,но със сигурност са по нависоко от кула или кран.Съвсем сериозно ти казвам-вземи някои от твоите дронове и да ходим да ги снимаме.

[Mateev]

Каня те в Пазарджик Вземи си най-високо летящият дрон и най-силния телескоп лично да се увериш, че всяка вечер има поне две НЛО,които със сигурност не са човешко дело. Всяка вечер застъпват като се смрачи и отстъпват рано сутрин преди разсъмване като стоят неподвижно на едно и също място.

Щом стоят неподвижно, това са лампи на кулата на някой висок кран или на върха на антената на някоя радио или телевизионна кула.

[mirodes]

щом е в щатите, да ги пръскат с каквото се сетят
и накрая да подравнят терена и да засядят компир

Ами и в Русия хора показват странен сняг .Като че ли има някаква примеси в него.
А ето и НЛО в Русия. Не е украински дрон. https://vm.tiktok.com/ZNew7Wp4J/
Ето и още едно.https://vm.tiktok.com/ZNew7y5Mj/

[supertrader]

ratten, с химикали от оръжията които се използват в Украйна, в оръжията има страхотни гадости, в разните взривове, горива...

[ratten]

...
Тази квантова програма демонстрира основна структура за квантово дълбоко обучение:

• Тя дефинира квантова схема с 4 кюбита и 2 слоя.
• Схемата кодира входните данни с помощта на RY (завъртане около оста Y) гейтове.
• Тя прилага вариационни слоеве, състоящи се от параметризирани RY гейтове и CNOT гейтове за заплитане.
• Изходът се измерва с помощта на стойностите на очакване на PauliZ.

Тази структура може да се използва като градивен елемент за по-сложни квантови невронни мрежи. Теглата могат да се оптимизират с помощта на класически оптимизационни алгоритми, за да се обучи квантовият модел за конкретни задачи.
За да разширите това до пълен модел за дълбоко обучение, обикновено трябва:

• Дефинирате функция на загубите въз основа на вашата задача (напр. класификация или регресия).
• Използвайте класически оптимизатор, за да актуализирате теглата.
• Итерирайте през набора от данни, като изчислявате градиентите и актуализирате теглата.

Подобни квантови модели за дълбоко обучение могат потенциално да предложат предимства при определени задачи поради способността им да представят сложни квантови състояния и да използват квантови ефекти като суперпозиция и заплитане.

ии-то окончателно превзе на барби акаунта

[ratten]

В САЩ и Великобритания на много места има странна мъгла, за която доста хора казват,че никога не са срещали нещо подобно. А има заснети видеа как НЛО пръскат някакви вещества във въздуха. Само дано не е репетиция преди пускане на химически и/или биологически отровни вещества.

щом е в щатите, да ги пръскат с каквото се сетят
и накрая да подравнят терена и да засядят компир

[supertrader]

barbaron, тези които пишат под клиповете според теб не са наред, те наистина не са виждали такива мъгли при тях през живота си. В този конфликт в Украйна как мислиш - колко химикали има в тези оръжия ? Да не мислиш че не остават в атмосферата и отлитат на Луната, атмосферата се чисти от тях точно с мъгла и после с дъждовете отиват в почвата и водите.

[supertrader]

Понеже е топло като за сезона и сутрин и вечер падат жестоки мъгли, хората смятат че са странни. Защото и тук често сутрин има мъгла. Да има химикали във въздуха сигурно, но това не е ново също. Когато Девненските заводи работеха, там често имаше такива мъгли - да ти бръснат в очите няма да видиш на повече от 2 метра.

[supertrader]

В САЩ и Великобритания на много места има странна мъгла, за която доста хора казват,че никога не са срещали нещо подобно. А има заснети видеа как НЛО пръскат някакви вещества във въздуха. Само дано не е репетиция преди пускане на химически и/или биологически отровни вещества.

https://www.youtube.com/watch?v=HrLHvf5HUs8 , виж коментарите.

[mirodes]

В САЩ и Великобритания на много места има странна мъгла, за която доста хора казват,че никога не са срещали нещо подобно. А има заснети видеа как НЛО пръскат някакви вещества във въздуха. Само дано не е репетиция преди пускане на химически и/или биологически отровни вещества.

[mirodes]

Абе много майтапчии се навъдиха. Вече не се свенят да направят работещ (летящ) модел на НЛО в естествени размери.

https://www.facebook.com/reel/1599988227570250

Каня те в Пазарджик Вземи си най-високо летящият дрон и най-силния телескоп лично да се увериш, че всяка вечер има поне две НЛО,които със сигурност не са човешко дело. Всяка вечер застъпват като се смрачи и отстъпват рано сутрин преди разсъмване като стоят неподвижно на едно и също място.

[pinoccio]

...
Тази квантова програма демонстрира основна структура за квантово дълбоко обучение:

• Тя дефинира квантова схема с 4 кюбита и 2 слоя.
• Схемата кодира входните данни с помощта на RY (завъртане около оста Y) гейтове.
• Тя прилага вариационни слоеве, състоящи се от параметризирани RY гейтове и CNOT гейтове за заплитане.
• Изходът се измерва с помощта на стойностите на очакване на PauliZ.

Тази структура може да се използва като градивен елемент за по-сложни квантови невронни мрежи. Теглата могат да се оптимизират с помощта на класически оптимизационни алгоритми, за да се обучи квантовият модел за конкретни задачи.
За да разширите това до пълен модел за дълбоко обучение, обикновено трябва:

• Дефинирате функция на загубите въз основа на вашата задача (напр. класификация или регресия).
• Използвайте класически оптимизатор, за да актуализирате теглата.
• Итерирайте през набора от данни, като изчислявате градиентите и актуализирате теглата.

Подобни квантови модели за дълбоко обучение могат потенциално да предложат предимства при определени задачи поради способността им да представят сложни квантови състояния и да използват квантови ефекти като суперпозиция и заплитане.

Не знам дали знаеш, но квантовите компютри към момента са еднозадачни. Прави се опитна постановка за всяка следваща задача. Това не са калкулатори и има много да почакаме, докато станат такива. Проблемът е в неуправляемостта на различните квантови състояния и неразбирането на ефекта на суперпозицията. Постановчиците не могат да се извадят от обувките на наблюдатели, защото все пак са участници в експеримента. И не могат да разберат, дали квантовият компютър е сметнал задачата или квантовият компютър се е оказал инструмент щото задачата да бъде решена някъде другаде, защото Вселената е единен и неделим организъм. Това обстоятелство кореспондира с вдигането на ръката на Мойсей, с което той разцепил морето, за да прекара евреите. Юнг го описва като синхронност, защото го разглеждал като психо-физически феномен, а то изглежда и като квантово събитие. Остава да попитаме и някой гинеколог как ги вижда нещата.

[supertrader]

barbaron, никакви квантови прогами няма още, има само квантови лъжи и измами..Хайде нещо по смислено, че всичко стана една плетеница от лъжи плюс желание за войни.

[barbaron]

на клоуна и кликата му и думичка не трябва да вяррваш

...
Тази квантова програма демонстрира основна структура за квантово дълбоко обучение:

• Тя дефинира квантова схема с 4 кюбита и 2 слоя.
• Схемата кодира входните данни с помощта на RY (завъртане около оста Y) гейтове.
• Тя прилага вариационни слоеве, състоящи се от параметризирани RY гейтове и CNOT гейтове за заплитане.
• Изходът се измерва с помощта на стойностите на очакване на PauliZ.

Тази структура може да се използва като градивен елемент за по-сложни квантови невронни мрежи. Теглата могат да се оптимизират с помощта на класически оптимизационни алгоритми, за да се обучи квантовият модел за конкретни задачи.
За да разширите това до пълен модел за дълбоко обучение, обикновено трябва:

• Дефинирате функция на загубите въз основа на вашата задача (напр. класификация или регресия).
• Използвайте класически оптимизатор, за да актуализирате теглата.
• Итерирайте през набора от данни, като изчислявате градиентите и актуализирате теглата.

Подобни квантови модели за дълбоко обучение могат потенциално да предложат предимства при определени задачи поради способността им да представят сложни квантови състояния и да използват квантови ефекти като суперпозиция и заплитане.

[supertrader]

Вместо да свършат полезна работа, да се работи по мозъчти компютърни интерфейси и компютрите да четат мислите на тези които работят на тях, по този начин с CAD програмите ще се работи светкавично. И сега се работи но голямо кликане и писане пада. Тези програми вече направиха революция в техниката. ИИ е празна Мара тъпан била. Как ще стене да се учи програмата от въпросите на такива които не знаят отговорите на задаваните въпроси, обучението винаги е било от знаещи учители към незнаещи ученици.
В момента с тези устройства - мозъчните интерфейси които генерират гласови команди се занимават разни енусиасти, хора без пари и финансиране за тази работа. Финансират се като ги продават на ентусиасти във вариант - направи си сам, сглоби си.
Сега погледнах че са напреднали има две малки компании, които продават някакви по завършени устройства.