Wann begann man, Fleisch zu kochen? Ausführliche Antwort

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Wann begann man, Fleisch zu kochen? Ausführliche Antwort

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Wissen Sie?

Wann fing der Mensch an, Fleisch zu kochen?

Der alte Mensch kochte sein Essen nicht selbst. Alles, was er fand und sammelte, aß er roh. Das lag daran, dass er nicht wusste, wie man Essen zubereitet. Er wusste nicht, wie man Feuer macht. Auch als der Mensch lernte, ein Feuer zu machen, benutzte er das Feuer zunächst nur, um Wärme zu bekommen oder Tiere zu verscheuchen.

Kochen wurde durch Zufall entdeckt. Einige der toten Tiere wurden in die Nähe des Feuers geworfen. Das Fleisch war mit einer braunen Kruste bedeckt. Sie roch gut und hatte einen guten Geschmack. Und der Mann ahnte, dass das Essen besser wird, wenn es gekocht wird.

Eine der ältesten Garmethoden ist die auf heißen Steinen oder am offenen Feuer. Der Mensch lernte, Essen in Gruben zu kochen, die von innen mit Häuten ausgekleidet waren. Er wurde mit Wasser gefüllt und mit glühenden Steinen bis zum Siedepunkt erhitzt. Eine mit Steinen oder heißen Kohlen gefüllte Grube wurde zum ersten Herd einer alten Person. Etwas Ähnliches wurde über dem Boden gebaut, wodurch Rauch entweichen konnte und Steine den Einlass blockierten, um die Wärme im Inneren zu halten. So war der Ofen geboren.

Primitive Teekannen wurden hergestellt, indem Schilfkörbe mit Ton beschichtet wurden. Diese Kessel wurden zum Kochen auf das Feuer gestellt – sowohl mit Wasser als auch ohne Wasser. So fanden die alten Menschen vor vielen tausend Jahren zwei Hauptarten des Kochens: durch Backen oder Braten in trockener Hitze und durch Dämpfen mit feuchter Hitze.

Autor: Likum A.

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Glass erkennt das Bild 13.07.2019

Automatische Bilderkennung ist eine der modernen aktuellen Aufgaben. Sie müssen viel erkennen: von Zeichen und Texten bis hin zu Gesichtern und anderen Bildern. In der Regel werden dafür künstliche neuronale Netze eingesetzt, die erhebliche Rechen- und Energieressourcen verbrauchen.

Die Idee von Forschern der University of Wisconsin-Madison war es, an „strategischen“ Stellen Blasen und Stücke aus lichtabsorbierenden Materialien unterschiedlicher Form in die Glasplatte einzubringen. Durch die Änderung der Lichtausbreitungsrichtung sollen sie schließlich dazu führen, dass das auf die Platte fallende Licht des Bildes an einer bestimmten Stelle gebündelt bzw. gebündelt wird. Jedes Bild hat seinen eigenen Platz, der eine Wiedererkennung ermöglicht.

Um das Konzept zu beweisen, entwickelten die Forscher eine Technologie zur Herstellung von Glasplatten, die handschriftliche Zahlen erkennen können. Das Licht, das von dem Bild der Zahl ausgeht, nachdem es die Platte passiert hat, wurde auf einen von neun spezifischen Punkten fokussiert, von denen jeder seiner eigenen Zahl entsprach. Die resultierenden Glasstücke bestanden den Test erfolgreich und konnten sogar zwischen handschriftlichen 3 und 8 unterscheiden.

Das Entwerfen von Glas für die Zahlenerkennung ähnelte dem Prozess des maschinellen Lernens, außer dass in diesem Fall anstelle eines Computerprogramms echtes Material „trainiert“ wurde. Es war notwendig, die Stellen zu berechnen, an denen Verunreinigungen in das Glas eingebracht würden. Tatsächlich produziert eine solche Umgebung künstliche neuronale Berechnungen, nur nicht digital, sondern analog. Obwohl der vorbereitende Lernprozess mühsam und rechenintensiv sein kann, ist das Glas selbst dann einfach und kostengünstig herzustellen.

Die neue Methode zur Durchführung analoger künstlicher neuronaler Berechnungen durch Ausbreitung von Licht in einem Medium hat eine Reihe von Vorteilen. Diese "Rechnungen" sind dem Material selbst inhärent, benötigen also keine Energie und verwenden im Betrieb keine elektronischen Geräte. Dies könnte neue Perspektiven für Low-Power-Geräte eröffnen. Geräte zur "Glaserkennung" arbeiten in Echtzeit, buchstäblich mit Lichtgeschwindigkeit. Der Vorteil dieser Technologie liegt in der Fähigkeit, Erkennungsprobleme sofort und ohne Stromverbrauch zu lösen. Darüber hinaus kann eine einzige Platte aus Bilderkennungsglas hunderttausendfach verwendet werden.

In Zukunft wollen die Forscher sehen, ob ihr Ansatz für komplexere Aufgaben wie die Gesichtserkennung funktioniert. Beispielsweise können Sie ein solches Glas als biometrisches Schloss verwenden, das so konfiguriert ist, dass es nur das Gesicht einer Person erkennt.

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