自動キノコの栽培の耕作は美味しい揚げ物

[Stephen Albers]が彼の鳥の友達にこの電子的に監視されている鳥の家を持つ多くのエクストラを提供します。これはあなたに内側に起こっているのかを見てくださいが、他のいくつかのデータのためのソースを提供します。 まず、ビデオカメラが屋根の下側に取り付けられています。これはネスティングエリアを見下ろして、いつでも昼夜を引くことができます。彼は他の電子機器とは別に機能するWiFiウェブカメラを使用しました。 セットアップの残りの部分では、内部の温度と湿度のデータを収穫することができます。 IRトランスミッタ/受信機ペアによって提供される戸口のために。 これは私達が見た最後の鳥の家プロジェクトよりもかなり少しもっと多くのものを提供します。それはまた、電子機器を保護する限り望ましいことをたくさん残した。 [スティーブン]そのような保護をスキップしませんでした。電子機器の多くは、家の基部のアクリル室に収容されています。センサーはそれ自体がプラスチック製のエンクロージャに囲まれていると感じていますが、温度や湿度のセンサーがこの設定で正しく機能することを保証するためにいくつかの作業を行う必要があります。

を与える最新の夜間は、CyanogenModの公式Google+ページから直接届く素晴らしいニュースがあります。彼らがこれまでに欠けていたマネージャーアプリ。 CyanogenMod ROMを使用した人は、サードパーティファイルエクスプローラーアプリに依存する必要がありましたが、CMチームはこの機能を追加する必要があることに気付いたようです。 Androidファン私自身として、CM（および他のCMベースのカスタムROM）でGalaxyデバイスを何度もフラッシュしましたが、SDカードのファイルを探索できるアプリがないことを知り、常に失望していました。 CMチームは次のように述べています。「CyanogenMod 10の背後にある指針となる哲学は、その機能の実装においてシームレスであり、その使用が直感的であり、ユーザーの大規模なグループにとって機能的であるということです。」ファイルマネージャーアプリは、このプリンシパルを組み込む傾向があります。 このアプリは、単に「CMファイルマネージャー」と呼ばれます。 Android 3.0+デバイスにあるHolo UIフレームワークを活用し、純粋なルートアクセスを提供することに焦点を当てています。 CMファイルマネージャーを使用すると、セーフモード、プロンプトユーザーモード、ルートアクセスモードの3つのモードから選択できます。それらのいずれかをファイルマネージャー設定からデフォルトモードとして選択できます。 最新のナイトリービルドをフラッシュすることにより、CM 10にこの新しい追加が見つかります。ファイルマネージャーアプリはCM 10 ROMの外では利用できませんが、誰かが確実にアプリを抽出して公開するので、他のAndroidユーザーがすぐに利用できると考えています。 出典：CM Google+

ニューラルネットワークは現在、ハッカーの数、学生、研究者、そして企業の数が増えています。最後の復活は、World Wide WebやNo Leural Network Toolsがほとんどまたはまったくなかった場合、80年代、90秒にありました。現在の復活は2006年頃に始まりました。ハッカーの観点から、他のリソースと他のリソースと同様に提供されたのは、今すぐ申し出されていますか。私自身のために、ラズベリーPIのGPUはいいでしょう。 80年代と90年代 ニューラルネットワーク80S / 90年代の本だけでなく、MAGS ヤングズのために、米国が世界的な幅広いウェブの前に何もすることができたのだろうか、ハードコピー雑誌は私たちが新しいことを意識させるのに巨大な部分を演じました。それほどそれは科学系誌の1992年9月の特別な問題であり、神経学的ネットワークに紹介された脳、生物学的および人工的な種類の両方を紹介しました。 それからあなたは自分のニューラルネットワークをスクラッチから書くか、または他の誰かからのソースコードを順序付けることができます。私はその科学的アメリカの問題のアマチュア科学者列からフロッピーを秩序だった。あなたはあなたのためにすべての低レベル、複雑な数学をするニューラルネットワークライブラリを同様に購入するかもしれません。トロント大学からのXERIONと呼ばれる無料シミュレータも同様でした。 本屋の科学のセクションに目を向けておくことは、被験者の時折の本を上げました。伝統的なものは、Rumelhart、McClelland et al。鉱山の好ましいものは、神経計算であり、自己組織化マップ：ロボットアームを制御するニューラルネットワークに興味を持っていた場合に有用である。 あなたが参加するかもしれない会議と同様に短いコースと同様に短いコースがありました。 1994年に参加したセミナーは、その後、Geoffrey Hinton、Toronto大学、そして今でも現場のリーダーです。当時の最善の年次セミナーは、今日はまだ強くなっている神経情報処理システム会議でした。 そして最後に、私は公開された論文のためにライブラリを命じることを思い出します。私のセミナー論文のスタック、プログラム配布資料、コピー記事、およびその期間からの手書きノートは約3インチの厚さです。 それから物事は比較的静かになった。ニューラルネットワークはいくつかのアプリケーションで使用を発見したが、彼らは限られた研究界の外で、世界の視点と同様に彼らの誇大宣伝に住んでいなかった、彼らは問題を止めた。いくつかのブレークスルーとともに、そしてそれから最後に2006年頃には、再び世界中で展開されたので、物事は静かに残った。 現在が届きます 私たちはここでのツールに焦点を当てていますが、これは主に行われました。 3層以上の深さを超えるネットワークのための新しいテクニック、今や深いニューラルネットワークと呼ばれる トレーニングをスピードアップするためのGPU（グラフィック処理単位）の使用 多数のサンプルを含むトレーニングデータの可用性 ニューラルネットワークフレームワーク 現在、さまざまなライセンスで無料のライセンスを無料で使用するためのダウンロードのために提供されているフレームワークと呼ばれる数多くのニューラルネットワークライブラリがあり、それらの多くはオープンソースフレームワークです。より人気のあるもののほとんどは、GPU上のニューラルネットワークを実行することができます。また、ほとんどの種類のネットワークをサポートするのに十分な柔軟性があります。 これがより人気のあるもののほとんどがあります。彼らはすべてFNNを除いてGPUサポートを受けています。 テンソルフロー 言語：Python、C