मीठे रूपों के बारे में, डेटा मार्कअप और आधुनिक गणित तैयार करना।

मैजिक कांस्टेंट

एच - सफाई (देखें मार्श),

बी - शेष राशि (नैश देखें),

एमएलपीपी - सामग्री, लोग और अंतरिक्ष में प्रक्रिया (मेयाकोव्स्की, कोरबसियर देखें)।

पहले दो क्लासिक्स हैं, तीसरा एक पहेली है - खाना पकाने की संस्कृति। यह कम्प्यूटेशनल लगता है।

ताजा ग्राफ कंफर्टेबल न्यूरल नेटवर्क किचन में फिट होगा। एम्स्टर्डम से सामग्री कोडन का सरल तरीका शोधकर्ताओं के एक भी व्यापक चक्र के ग्राफ सिद्धांत में रुचि को आकर्षित किया है। आणविक खाना बनाना शुरू करना पहले से कहीं ज्यादा आसान है। यह पकवान का वर्णन करने के लिए पर्याप्त है:

$$$ इनलाइन $ H = \ sigma [\ hat D ^ {- \} \ hat A \ hat D ^ {- -} ड्रॉपआउट \ {sigma [\ hat D ^ {- ½} \ hat A \ hat D \ {- ½} XW] \}], $ इनलाइन $

जहां:

$$$ड्रॉपआउट$ - अनियमित रूप से चयनित मापदंडों को शून्य करके नियमितीकरण - वही "भूल", Google द्वारा पेटेंट कराया गया,
$$$\ sigma \ ak.a. $ $ रील$ - अरेखीय सक्रियण कार्य $$$f (x) = अधिकतम (0, x) \\ \\ \\ \ टोपी डी = डी + मैं, \\ \ टोपी ए = ए + मैं,$ ।
$$$डी$ - कोने की डिग्री के विकर्ण मैट्रिक्स (लिंक की संख्या),
$$$मैं$ - इकाइयों के विकर्ण मैट्रिक्स,
$$$ए$ - कनेक्टिविटी मैट्रिक्स,
$$$X$ - शीर्ष गुण के मैट्रिक्स,
$$$डब्ल्यू$ - तंत्रिका नेटवर्क का वजन जो हम कर सकते हैं:

• एक शिक्षक के साथ शिक्षण मोड में जानें;
• बेतरतीब ढंग से चयनित मूल्यों के साथ भरें;
• फेंक (इस का कार्य थोड़ा रैखिक हो जाएगा)।

काम के यांत्रिकी की विस्तार से लेखक ने खुद यहां जांच की। इसके अलावा, कदम से कदम और उदाहरण के साथ, विधि यहां भी माना जाता है ।

मैंने पहले से ही कहां और कैसे ग्राफ एंबेडिंग में प्राप्त करने के बारे में लिखा था - ग्राफ सिद्धांत और इसी संकेतन में प्रवेश - मैंने पहले ही लिखा था।

अब - वास्तव में महत्वपूर्ण के बारे में।

डेटा मार्कर तैयार करने के बारे में

उन्होंने नेस्ले में पंचवर्षीय योजनाओं का अध्ययन किया क्योंकि विशेष रूप से प्रशिक्षित लोग और रोबोट कच्चे माल और पैकेजिंग से चॉकलेट बनाते थे। एक व्यवसाय के दिल के साथ पहला परिचित शुरुआती वसंत में हुआ, जब उसने एसएपी उत्पाद-आधारित उत्पाद डेटा जीवन चक्र प्रक्रियाओं को पेश किया - एक विचार से बाजार से इसकी वापसी तक। अब - मैं लिस्बन में पाक के स्नातक तैयार करने की प्रक्रिया देख रहा हूं। ऊपर की तस्वीर में - केक में एक सीमा अंडा क्रीम के साथ लॉलीपॉप है। चीनी से बने क्रिसमस ट्री के खिलौने की तरह, केवल भरवां। यहां चार साल में शेफ को ट्रेनिंग दी जाती है।

मैंने जो देखा उससे मैं खुश हूं। और जब से मैं यहां शैक्षणिक सामग्री पोस्ट करता हूं, मैं आपको बताता हूं कि पुर्तगाल में खाना पकाना गणित से बेहतर क्यों है।

हॉगवर्ट्स को शिलालेख 'कार्य और व्यवस्था' के साथ एक आधार-राहत मिलती है।

यह वही है जो छात्रों का इंतजार कर रहा है। संयोग से, यह खाद्य उत्पादन की गुणवत्ता और सुरक्षा और पर्यावरण संरक्षण में गठित किया गया था - वह बाजार प्रमाणन के लिए परियोजनाओं में से एक में जिम्मेदार था (कानूनी इकाई - दो देशों की एक क्षेत्रीय इकाई - कारखानों के एक जोड़े, एक कार्यालय और यहां तक ​​कि गोदामों के एक जोड़े के अनुसार सभी प्रासंगिक आईएसओ मानकों और एक आंतरिक निर्माण वैश्विक बाजार के नेता में ऑडिट - एक दिलचस्प अनुभव। मूल्य निर्णय के लिए आधार देना।

लिस्बन के सबसे व्यस्त जिले में स्थित, स्कूल ऑफ टूरिज्म एंड हॉस्पिटैलिटी सही दृष्टिकोण का एक गढ़ है।

हबे पर ज़ुचिनी के सलाद पर ध्यान देने की बात क्या है - पूछें?

कि शाश्वत मूल्य हैं, जैसे केक और मजाकिया फैसले, और कोड क्षणभंगुर है। उदाहरण के लिए, एक दो दिनों में, दूसरा अजगर विकास की स्थिति को ठीक कर देगा। गणित के उपयोग के संबंध में नैतिकता के बारे में बातचीत तेजी से सुनी जाती है, और मेरा मानना ​​है कि हलवाई की दुकान आणविक खाना पकाने में प्रयोगों के लिए एक उत्कृष्ट क्षेत्र है।

खोजों में से एक स्ट्रॉबेरी मुरब्बा के साथ चॉकलेट मूस था। व्हाइट चॉकलेट वाला ब्लैक कैवियार पहले से ही एक बैटर बन रहा है, लेकिन फिर भी प्रभावशाली संयोजन है। सामान्य तौर पर, मज़ेदार, कभी-कभी स्वादिष्ट, नैतिक और एआई।

क्या लिस्बन में खाना पकाने के साथ गणित को जोड़ना संभव है?

बल्कि, हाँ। सेल्फ ट्रेनिंग मोड में।

आपके खाद्य प्रोसेसर में खुदाई करने के लिए और अधिक दिलचस्प क्या है?

यहां दो सुझाव दिए गए हैं - हाल ही में शुरू की गई ग्राफ कन्वेंशन प्री-ट्रेनिंग रणनीति और जेनेरेटिव मॉडल के लिए नई दूरी को मापना , जिसे आईसीएलआर 2020 में प्रस्तुत किया जाएगा।

पहला यह मनभावन है कि यह आपको सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा पर अवयवों के संबंधों के बारीक विवरणों को जानने और आपकी स्थानीय बारीकियों को फिर से जानने की अनुमति देता है - आपको इन आंकड़ों को इकट्ठा करना, अध्ययन करना, तैयार करना होगा आदि। - एक रेस्तरां मेनू या व्यक्तिगत व्यंजनों के लिए एक तकनीकी मानचित्र कैसे तैयार किया जाए। हमने हाल ही में NeurIPS लिस्बन मीटअप में इस काम की समीक्षा की - PyData-Lisbon आयोजकों द्वारा 14 से 20 की एक पंक्ति में दो दिनों के प्रारूप में आयोजित - उन्हें कहानियों की नियमित आपूर्ति, पेस्ट्री और पिज्जा के लिए एक ड्रॉपआउट के लिए धन्यवाद।

सौंदर्य का क्षेत्र। यह अभी भी स्पष्ट नहीं है कि दूरी के इस उपाय से फोटोग्राफी से व्यंजनों और तकनीकी मानचित्रों के निर्माण में प्रगति में तेजी आएगी, लेकिन क्षमता है।

कल्पना कीजिए कि आपने एक खाद्य प्रोसेसर इकट्ठा किया है और बैगेल को सेंकने के लिए एक कार्य निर्धारित किया है, उन्होंने एक फोटो दिखाया। मान्यताओं और रसोई की किताब में प्रशिक्षित अपने गण को उजागर करें। हमने बनाई गई विधि के अनुसार बेकिंग प्रक्रिया शुरू की। कुछ समय बाद, उन्होंने पाया कि मौजूदा आंकड़े दिए गए फॉर्म से विचलन को नोटिस नहीं करते हैं। ये दुर्भाग्य हैं कि नई मीट्रिक हल करती है।

संक्षेप में - एक ग्राफ कई गुना बढ़ सकता है। यह संरचना में गर्मी के वितरण को मॉडलिंग करके इसके आकार को बहुत सटीक रूप से जानने के लिए निकला है।

अंदर का गणित स्थानों में डरावना है, और सामान्य ग्राफ सिद्धांत में तेजी से उपकरण प्राप्त कर रहा है और बीजगणित की पसंद का विस्तार हो रहा है - अधिक से अधिक वे हाइपरमेट्री और अन्य स्थानों के बारे में बात करते हैं। अधिक महत्वपूर्ण - आवेदन की विशेषताएं - न केवल ओवन को एक ब्लैक बॉक्स माना जा सकता है।

परिणाम - हम उन व्यंजनों का बेहतर मूल्यांकन कर सकते हैं जो तंत्रिका नेटवर्क उत्पन्न करते हैं।

यह सर्वविदित है कि प्रशिक्षण तंत्रिका नेटवर्क एक परिष्कृत इंजीनियरिंग अनुशासन है। बहुत अधिक डेटा, बिजली और इंजन घंटे का उपभोग करता है। इसलिए, अगर आपने अभी तक अपनी दादी के लिए रसोई की किताब को डिजिटाइज़ नहीं किया है, परिष्कृत आर्किटेक्चर को चोक की खड़खड़ाहट के लिए प्रशिक्षित करने के लिए, और अभी भी संदेह से खाना पकाने के एल्गोरिदम को देखें, तो एक विकल्प है। सफेद टोपी में लोग।

यदि आप अभी तक रोबोट को रसोई में काम देने के लिए तैयार नहीं हैं, और आप पहले से ही एक रेस्तरां खोल रहे हैं, तो मैं दृढ़ता से अनुशंसा करता हूं कि आप इस संस्थान के स्नातकों को देखें। वे वहां सही ढंग से तैयार किए जाते हैं।

वर्दी शैक्षिक अनुभव का हिस्सा हैं।

उन्होंने मुआवजे के पैकेज के हिस्से के रूप में व्यक्तिगत रसोइयों (और सहायक स्टाफ) की पेशकश करना शुरू किया - यह माना जाता है कि यह स्वस्थ अभ्यास कर्मचारी की रचनात्मक क्षमता को बनाए रखने में मदद करता है।

क्या आपका नियोक्ता पहले से ही इसका अभ्यास करता है?