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"가장"(으)로 총 17,302건 검색되었습니다.
- [특집] 몽골인보다 정확하다! 이미지 인식 AI의 쓰임새수학동아 l2021년 02호
- 이미지 인식에 큰 전환점이 됐다는 평가를 받습니다. 합성곱신경망은 이미지의 색이나 가장자리, 꺾이는 각도 등의 정보를 행렬 형태로 인식해 특징을 추출하고, 이를 이용해 이미지를 인식하는 방법입니다. 여기에 방대한 이미지 빅데이터를 학습할 수 있게 되면서 합성곱신경망을 기반으로 한 ... ...
- [기획] 램지 수가 뭐길래 수학 난제로 불리지?수학동아 l2021년 02호
- r과 s의 값이 늘어날수록 고려해야 할 경우의 수가 기하급수적으로 커지기 때문입니다. 가장 간단한 램지 수인 R(3,3)을 모든 경우의 수를 따져 구하려면 215가지, 즉 3만 2768번을 다 따져봐야 합니다. 서로 알거나 모르는 사람의 수가 10명일 때는 고려해야 할 경우의 수가 수백억 가지로 늘어납니다 ... ...
- [폴리매스] 세상에 없던 문제에 도전하라!수학동아 l2021년 02호
- 과일인 라임에 자유로운 하늘을 뜻하는 스카이를 붙여서 만든 스카이라임이라는 이름에 가장 애착이 갑니다. Q 어떤 계기로 폴리매스에 관심을 가지게 됐나요?약 1년 전부터 수학동아를 구독하면서 알게 됐어요. 폴리매스 코너에 소개된 문제와 폴리매스에서 어떤 활동이 이뤄지는지 보면서 ... ...
- ‘집콕’으로 다시 주목받는 '시민과학 프로젝트'과학동아 l2021년 02호
- 프로젝트 참여자가 크게 늘어난 것에 대해서는 “시민과학 프로젝트는 언택트 시대에 가장 적합한 모델의 연구방법”이라며 “앞으로 플랫폼과 기술이 발전하면 시민과학 프로젝트의 역할이 더 커질 것”이라고 덧붙였다. 과학자들이 모은 데이터, 시민이 풀어낸다현재 시민과학 프로젝트는 특히 ... ...
- [KAIST 50년] KAIST 탐구보고서, 괴짜라고 불린 최초의 시도들과학동아 l2021년 02호
- 수준에서 조절하는 연구에 매력을 느껴 강 교수 연구실을 선택했다”고 말했다.KAIST에서 가장 젊은 교수의 지도를 받는 데엔 어떤 특별한 점이 있을까. 이수현 연구원은 “‘보스형’보다는 ‘리더형’이라는 점”을 꼽았다. 수직적으로 명령하기보다는 수평적으로 함께 의사를 결정하는 것이 ... ...
- 마스크로 가릴 수 없는 진심 '표정'과학동아 l2021년 02호
- 앨런 코웬 UC버클리 심리학과 연구원은 과학동아와의 e메일 인터뷰에서 “전 세계에서 가장 보편적인 표정은 웃음이었다”며 “전 세계 사람들은 유머러스한 상황에서 웃는데 이는 진화에 뿌리를 두고 있다”고 설명했다. ... ...
- [이슈] 수학 잘하는 동물 모두 모여라!어린이수학동아 l2021년 02호
- 연구팀은 4~14세 개코원숭이를 대상으로 일종의 게임을 진행했어요. ‘어느 컵에 보상이 가장 많이 들었게!’ 게임이었죠. 연구진은 개코원숭이 앞에 땅콩 수가 다르게 든 컵 2개를 놓았어요. 각 컵에는 땅콩이 1개부터 8개까지 들어있었어요. 개코원숭이는 자신이 고른 컵 속의 땅콩만큼만 먹을 수 ... ...
- [수학뉴스] 승마 경주에서 우승하는 필승 전략은?수학동아 l2021년 01호
- 빠른 속도와 순발력으로 세계에서 경주마로 가장 많이 사용하는 말의 품종입니다. 하지만 아무리 체력이 좋은 서러브레드라도 달리는 동안 계속해서 최고 속도를 유지할 수는 없습니다. 경주가 단거리인지 장거리인지에 따라 전략적으로 속도를 조절해야 우승할 수 있죠.아만딘 아탈리온 프랑스 ... ...
- [특집] 취향저격수가 되는 첫걸음 ‘벡터’수학동아 l2021년 01호
- 있고, 알고리듬으로 작동한다니 놀랍지? 그 알고리듬의 핵심은 수학이야. 그 중에서도 가장 기초가 되는 것은 ‘벡터’라는 수학 개념이지. 무슨 얘기냐고? 지금부터 알려줄게! 온라인 쇼핑몰의 추천 AI는 사용자의 나이와 성별, 그리고 과거 구매 또는 시청한 정보 등을 바탕으로 좋아할 만한 ... ...
- [매스크래프트] #13. 보신각 종을 꼭 닮은 통계학의 핵인싸 정규분포!수학동아 l2021년 01호
- 종 모양을 이루는 분포를 말해요. 정규분포는 왜 중요할까? 정규분포는 통계학에서 가장 중요한 분포로 평가되는데요, 그 이유는 자연에서 관찰할 수 있는 많은 현상이 정규분포를 따르기 때문이에요. 독일 수학자 카를 프리드리히 가우스는 잠깐 나타났다 사라진 소행성 세레스의 움직임을 ... ...
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