Welches Verhalten ist typisch für einen Ertrinkenden kurz vor dem letzten Tauchgang? Ausführliche Antwort

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Welches Verhalten ist typisch für einen Ertrinkenden kurz vor dem letzten Tauchgang?

Ein Ertrinkender widersetzt sich nicht immer aktiv und ruft um Hilfe. Oft gehorcht der Sinker in den letzten 20-60 Sekunden vor dem letzten Tauchgang Instinkten, die ihn veranlassen, eine aufrechte Position einzunehmen, die Arme seitlich auszubreiten und zu versuchen, den Mund über der Wasseroberfläche zu halten, um zu atmen. Zu diesem Zeitpunkt kann eine Person körperlich nicht schreien und ihre Arme und Beine bewusst bewegen. Ein unvorbereiteter Beobachter, selbst wenn er sich in der Nähe eines solchen Badegastes befindet, bemerkt nichts Seltsames.

Autoren: Jimmy Wales, Larry Sanger

Zufällige interessante Tatsache aus der Großen Enzyklopädie:

Warum begleitet der Blitz den Donner?

Blitz und Donner waren wohl die ersten Naturphänomene, die die Naturvölker erschreckten und faszinierten. Als sie die Zickzackbewegungen der Blitze beobachteten und Donnerschläge hörten, glaubten sie, dass dies der Zorn der Götter sei, eine der Möglichkeiten, den primitiven Menschen zu bestrafen.

Um zu verstehen, was Donner und Blitz wirklich sind, erinnern wir uns, was wir über Elektrizität wissen. Wir wissen, dass manche Dinge elektrisch geladen sind, positiv oder negativ. Eine positive Ladung wird von einer negativen angezogen.

Die Größe der Ladung nimmt zu - die Anziehungskraft nimmt zu.

Irgendwann werden die Kräfte, die sie auseinanderhalten, zu schwach. Jeder Widerstand, der sie zurückhält, wie Luft, Glas oder andere Isolatoren, wird überwunden oder "durchbricht". Es kommt zu einer Entladung – und die elektrischen Ladungen der beiden Körper werden gleich.

Dasselbe passiert im Falle eines Blitzes. Eine Wolke, die unzählige Wassertröpfchen enthält, kann eine elektrische Ladung tragen, die der einer anderen Wolke oder der Erde entgegengesetzt ist. Wenn die elektrische Spannung zwischen ihnen die Isolation der Luft überwinden kann, kommt es zu einer Blitzentladung. Eine elektrische Entladung folgt dem Weg des geringsten Widerstands. Deshalb schlagen Blitze oft im Zickzack.

Die elektrische Leitfähigkeit der Luft hängt von ihrer Temperatur, Dichte und Feuchtigkeit ab. Trockene Luft ist ein guter Isolator, feuchte Luft leitet den Strom. Deshalb hört der Blitz oft mit dem Einsetzen von Regen auf. Feuchte Luft wird zu einem Leiter, durch den sich elektrische Ladungen lautlos und unmerklich bewegen.

Was ist mit Donner? Während einer elektrischen Entladung dehnt sich Luft schnell aus und zieht sich dann zusammen. Während der Expansion und Kontraktion strömt die Luft schnell. Wir hören den scharfen Kontakt solcher Luftströme wie Donner. Und ferne Donnerschläge entstehen, weil Schallwellen von einer Wolke zur anderen reflektiert werden.

Da die Lichtgeschwindigkeit 299 km/s und die Schallgeschwindigkeit in Luft etwa 795 m/s beträgt, sehen wir immer zuerst einen Blitz und hören dann Donner.

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Loihi soll nach den gleichen Prinzipien arbeiten wie das menschliche Gehirn. Der Prozessor lernt unter Verwendung verschiedener Arten von Feedback. Dadurch wird es direkt im Arbeitsprozess „intelligenter“, abgesehen von der von aktuellen KI-Systemen bekannten Trainingsphase. Loihis Architektur erinnert an ein neuronales Netzwerk, in dem Impulse an Synapsen dazu dienen, Verbindungen zwischen Neuronen herzustellen und zu verstärken. Intelligentes Verhalten ist das Ergebnis einer kooperativen und konkurrierenden Interaktion zwischen Netzwerkstandorten und der Außenwelt.

Der Testchip von Loihi enthält digitale Schaltkreise, die die Grundelemente des Gehirns nachahmen, um das maschinelle Lernen zu beschleunigen und gleichzeitig den Stromverbrauch zu senken. Der verwendete Ansatz ermöglicht es einerseits dem Prozessor, autonom und in Echtzeit zu lernen, ohne auf Updates aus der Cloud warten zu müssen, und erhöht andererseits die Arbeitsgeschwindigkeit radikal. Intel schätzt, dass Loihi 1 Million Mal schneller trainiert wird als andere neuronale Netze im Vergleich zur Gesamtzahl der Operationen, die erforderlich sind, um eine bestimmte Genauigkeit beim Lösen von MNIST-Erkennungsproblemen zu erreichen. Darüber hinaus wendet Loihi im Vergleich zu Ansätzen wie Convolutional Neural Networks und Deep Learning Neural Networks deutlich weniger Ressourcen auf, um dasselbe Problem zu lösen. In Bezug auf die Energieeffizienz ist Loihi Allzweckprozessoren, die in herkömmlichen Lernsystemen verwendet werden, 1000-mal überlegen.

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