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Kostenlose Bibliothek / Aphorismen berühmter Persönlichkeiten / Françoise Sagan

Aphorismen berühmter Persönlichkeiten. Françoise Sagan

Aphorismen berühmter Persönlichkeiten

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Francoise Sagan. Die berühmtesten Aphorismen

  • In der Liebe wie im Krieg: Wehe den Besiegten.
  • In dieser Welt muss man lächeln und pfeifen und Nachlässigkeit spielen.
  • Alle Ehen sind erfolgreich. Die Schwierigkeiten beginnen nach der Heirat.
  • Jeder hat immer keine Zeit, sich selbst wirklich zu verstehen, die Menschen interessieren sich hauptsächlich nur für die Augen anderer. Ja, und dann ihr eigenes Spiegelbild darin zu sehen.
  • Dummheit macht einen Menschen nicht immer böse, aber Bosheit macht einen immer dumm.
  • Für die Gesundheit einer Frau sind die bewundernden Blicke der Männer wichtiger als Kalorien und Medikamente.
  • Ein Kompliment verdoppelt die Leistung einer Frau.
  • Junge Mädchen verlieren oft Freunde, indem sie sie heiraten.
  • Schönheit gibt einem Mann in zwei Wochen einen Gewinn.
  • Wir weinen, wenn wir auf die Welt kommen, und alles, was folgt, bestätigt, dass wir nicht umsonst geweint haben.
  • Untreue liegt vor, wenn Sie Ihrem Mann nichts zu sagen haben, weil dem anderen bereits alles gesagt wurde.
  • Es gibt nichts Langweiligeres als die Träume anderer Menschen.
  • Erfahrung ist die Summe gemachter Fehler und Fehler, die leider nicht gemacht werden konnten.
  • Bevor man etwas über die heutige Jugend liest, lohnt es sich zu fragen, wie alt der Autor ist.
  • Vergebung bedeutet, dass es bereits vorbei ist.
  • Nur wenn Sie die Tür hinter sich schließen, können Sie ein Fenster zur Zukunft öffnen.
  • Ich liebe es, wenn Männer sich wie Männer verhalten – männlich und kindlich.

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Bäume wachsen nachts schneller 23.02.2024

Eine Studie eines internationalen Wissenschaftlerteams hat den Wachstumsprozess von Bäumen beleuchtet und gezeigt, dass die Hauptphase des aktiven Wachstums nachts stattfindet. Sie beobachteten 170 Bäume in verschiedenen Regionen der Schweiz und stellten fest, dass die Pflanzen auch bei mäßiger Trockenheit wuchsen, sofern die Luft feucht war. Interessanterweise hatte die Einwirkung trockener Luft einen stärkeren Einfluss auf das Wachstum als trockener Boden. Trockene Luft führte zu einer stärkeren Transpiration, was zu einem Feuchtigkeitsverlust der Pflanzen führte. Wenn Pflanzen mehr Wasser verlieren, als sie aufnehmen, verringert sich ihre Fähigkeit, Wasser zu speichern, was zu Wachstumsstörungen führt. Die Wissenschaftler sammelten eine riesige Datenmenge, darunter 60 Millionen Messungen des Stammradius sowie der Luft- und Bodenfeuchtigkeit, die ihnen halfen, den Zusammenhang zwischen Umweltbedingungen und Pflanzenwachstum besser zu verstehen. Letztendlich können diese Entdeckungen dazu beitragen, die natürlichen Prozesse, die in Wäldern und Gärten ablaufen, besser zu verstehen und Möglichkeiten zur Optimierung aufzuzeigen ... >>

Zufällige Neuigkeiten aus dem Archiv

Neuronales Netzwerk vs. neuronales Netzwerk 15.11.2018

Ist es einfach, ein echtes Foto von einem sogenannten "Photoshop" zu unterscheiden? In einigen Fällen kann das jeder, sehr offensichtliche Bearbeitungsartefakte sind in den Bildern vorhanden. Es gibt sogar ganze Sammlungen lustiger Fotos, bei denen die grafische Bearbeitung ad absurdum geführt wird. Aber es gibt auch solche Bilder, bei denen es fast unmöglich ist, die Realität von einer Fälschung zu unterscheiden, wie es heißt.

Spezielle Techniken helfen, ein echtes Foto von einem „Photoshop“ zu unterscheiden. Einige von ihnen basieren auf einer technischen Analyse der ursprünglichen grafischen Daten. Tatsache ist, dass verschiedene Grafikwerkzeuge ihre unsichtbaren Abdrücke im Bild hinterlassen. Daher ist es möglich, Spuren einer Bildveränderung zu finden oder zu zeigen, dass ein Bild aus mehreren Einzelteilen zusammengesetzt ist, selbst wenn die Installation aus grafischer Sicht perfekt gemacht wurde.

Vor relativ kurzer Zeit ist eine neue Art hochwertiger „Fälschungen“ aufgetaucht – Bilder, die mit Methoden des maschinellen Lernens generiert wurden. Mit anderen Worten, neuronale Netze haben gelernt, oder besser gesagt, ihnen beigebracht, Bilder zu erstellen, die realen Bildern sehr, sehr ähnlich sind. Das Problem ihrer Identifizierung liegt darin, dass anders als beim klassischen „Photoshop“, wo das Ergebnis bildlich gesprochen aus verschiedenen Stücken zusammengeklebt wird, neuronale Netze quasi aus dem Nichts ein komplettes Bild erstellen können. Eine Art neuronales Netzwerk, das als Generative Adversarial Network bezeichnet wird, eignet sich besonders gut für diese Art von Aufgabe.

Ein solches Netzwerk besteht eigentlich aus zwei Netzwerken: Das erste, generative, lernt, Bilder zu erstellen, und das andere, diskriminierende, lernt, Bilder, die vom ersten Netzwerk erstellt wurden, von "echten" zu unterscheiden. Als Ergebnis dieser Wettbewerbsarbeit ist das generative Netzwerk in der Lage, Bilder zu erstellen, die eine Person in einigen Fällen nicht von echten unterscheiden kann. Besonders beeindruckend sind die Ergebnisse der Arbeit neuronaler Netze zur Generierung menschlicher Gesichter.

Forscher der State University of New York (Korea) haben ein neues Verfahren entwickelt, das auf Methoden des maschinellen Lernens basiert und mit hoher Genauigkeit feststellen soll, ob das Bild eines menschlichen Gesichts von einem neuronalen Netzwerk generiert wird oder ob es sich um ein echtes Foto handelt. Das von den Forschern trainierte neuronale Netz bewältigte erfolgreich den Unterschied zwischen künstlichen Gesichtern und Fotografien echter Menschen.

Das Ergebnis des Betriebs eines generativen gegnerischen Netzwerks ist immer eine Art Kompromisslösung, die darauf abzielt, ein qualitativ hochwertiges Endergebnis zu erzielen, und kein 100%iger Sieg für eines der Netzwerke. Während ein Netzwerk, das nur nach Unterschieden sucht, dies sehr effizient lernen kann, indem es Spuren der Funktionsweise eines generativen gegnerischen Netzwerks findet, das für das menschliche Auge unsichtbar ist.

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