一位女士的失踪。有效的技巧及其解决方案

一位女士的失踪。焦点秘密

壮观的把戏和他们的线索

重点说明：

表演者向观众展示三张折叠成小扇子的卡片。他一一叫出，观众看到左边是六，中间是女士，右边是二（图84，A）。他转动扇子的背面，重复扇子中卡片的顺序，以便观众记住它们。然后他把那位女士带到中间，把她放在桌子上，要求其中一位观众用手掌合上卡片（图 84，B）。现在表演者还剩下两张牌——一张六和一张二。

焦点失踪女士
图。 84

- 我把 XNUMX 放在口袋里， - 表演者说， - 平分仍然在我手里。你手边的桌子上有什么牌？

- 女士， - 观众回答。

然后表演者要求打开卡片。观众打开它并惊讶地耸了耸肩。他看到的不是一位女士，而是一位六人。那位女士去哪儿了？

表演者向观众展示他手中剩余的牌 - 这应该是一张平局。那么表演者在口袋里放了什么？毕竟，观众看到这位女士就在扇子的中央。他把这张卡片放在桌子上，并要求观众随身携带。当表演者从口袋里拿出卡片时，原来是一位女士。

专注秘诀：

对于这个技巧，你需要五张牌：两张 Q、两张六和一张 XNUMX。

其中，一张 Q 和一张 6 组成一张秘密牌。准备方法如下：将一张皇后稍微倾斜地垂直放置在六号上 - 以便左侧的三个花色符号和左上角和左上角的数字“XNUMX”保持打开状态。剩下的六人，都由一位女士罩着。女士反面的左边缘用“胶带”垂直粘在六块正面上。然后，将粘好的卡片反面翻转，剪掉女士卡片超出六张卡片框架的多余部分。

因此，从正面看，秘密牌将看起来像是由六和皇后的两个垂直半部分组成的牌。卡片的反面看起来相同（图 84，B）。六号女士卡的一半是可移动的，以小册子的形式打开。

现在我们有了一张秘密卡，我们可以准备其余的卡来进行技巧演示。二夫人事先放在口袋里。第二个六投资于女士的一半与前六之间的一张秘密牌（图84，D）。嵌套的六个西装右侧的三个标志从女士下方仍然可见，并由同样倾斜叠加的二分相闭合。因此，表演者手中有一把小扇子，由三张牌组成：六、皇后和二。这就是观众的想法。事实上，他们只看到了虚构的六个人的一半，虚构的女士的一半，以及只有一个真实的两个人（图84，E）。她用真正的六号来掩饰自己，扮演一位女士。

表演者向观众展示了这把扇子，并按顺序命名了所有三张卡片，然后将其转回去。然后他从扇子上抽出中间的卡片——观众认为这是一位女士——并将其放在桌子上。表演者邀请一位观众上台后，请他用手掌合上这张卡片。事实上，观众手中的不是一位女士，而是一位六人。

现在表演者手中还剩下两张牌：一张是秘密牌，另一张是平牌。表演者将秘密牌以 XNUMX 的形式放入口袋中，并将 XNUMX 握在手中。然后他问观众这三张牌是如何放置的。很容易记住和列举。女士在观看者手上的桌子上，他确信这一点，平局在表演者的手中，六在他的口袋里。

- 让我们看看，- 表演者说道，并展示了他手中的“平局”。

- 平局已经就位，但是你手头有什么？他问站在幻象桌前的观众。

- 奇怪的问题！当然，女士， - 观众回答。

然后表演者提出打开卡片并将其展示给观众。观众就是这么做的——每个人都看到了六个。当然，也很困惑。那位女士可能去哪儿了？表演者从口袋里掏出一位预先藏起来的女士，而不是六张。

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与传统的计算机系统一样，人工智能具有物理硬件电路和软件。硬件通常具有大量消耗大量电力的常规硅芯片：例如，训练一个现代商用处理器需要大约 190 兆瓦时 (MWh) 的电力。

一种能耗较低的方法是使用其他类型的硬件来创建神经网络。一种有前途的器件是磁隧道结（MTJ）。 MTJ 上的设备消耗的能量比传统设备少几倍。 MTJ 速度更快，因为它们将数据存储在执行计算的同一位置。

新的神经网络应该像普通的品尝者一样训练他们的品味。该团队使用由三种葡萄制成的 148 种葡萄酒来训练网络。每款虚拟酒都有 13 个需要考虑的特征：酒精度、颜色、碱度和镁。每个特征都被分配了一个从 0 到 1 的值，以便网络将其考虑在内并将一种葡萄酒与另一种葡萄酒区分开来。

接下来，人工智能通过了一个包含 30 种未知葡萄酒的数据集的虚拟测试。该系统的工作准确率为 95,3%。

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