Что такое ? Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Дисконт-портал Эврика― это информационная интернет-площадка, а не интернет-магазин. ЭВРИКА. Европейское агенство по координации научных исследований (“EURICA” — European Research Coordination Agency) — совместная программа западноевропейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок. Значения слов. Все слова в русском есть исконно русские! Подробнее на сайте: Я призываю всех, кому не безразличен наш язык и кто хорошо р.
Глеб Никитин: "Эврика" 30 лет обеспечивает развитие общеевропейского технологического уровня
В те времена не существовало способов определить химический состав металлического сплава. Задача поставила учёного в тупик. Размышляя над ней, он отправился в баню и лёг в ванну, до краёв наполненную водой. Когда часть воды вылилась наружу, на Архимеда снизошло озарение. Такое, что учёный голышом выскочил на улицу и закричал «Эврика! Он предположил, что вес вытесненной воды был равен весу его тела, и оказался прав. Явившись к царю, он попросил принести золотой слиток, равный по весу короне, и опустить оба предмета в наполненные до краёв резервуары с водой. Корона вытеснила больше воды, чем слиток. При одной и той же массе объём короны оказался больше, чем объём слитка, а значит, она обладала меньшей плотностью, чем золото. Выходит, царь правильно подозревал своего ювелира.
Так был открыт принцип, который теперь мы называем законом Архимеда: На тело, погружённое в жидкость или газ, действует выталкивающая сила, равная весу жидкости или газа в объёме погружённой части тела. Эта выталкивающая сила и называется силой Архимеда. Таким образом, вес объекта, погружённого в воду, будет отличаться от его веса в воздухе в меньшую сторону. Разница будет равна весу вытесненной воды. Чем больше плотность среды — тем меньше вес. Именно поэтому погрузившись в воду, мы можем легко поднять другого человека.
European Research Coordination Agency — европейское агентство координации исследований.
Совместная программа европейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок. Программа была создана с целью сокращения и ликвидации отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере. История [ править править код ] «Эврика» была основана «Парижской Декларацией» 17 июля 1985, и её принципы утверждены на более поздней Ганноверской Декларации, подписанной Министрами 6 ноября 1985.
Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и … ЭВРИКА в Большом современном толковом словаре русского языка: межд.
Восклицание в знач. Иона Паффхаузен род.
Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.
Толковый словарь русского языка под редакцией Т. Ефремовой Эврика - греч.
Значение слова эврика. Что такое эврика?
При достижении договоренностей на уровне потенциальных партнеров предложение по проекту направляется на одобрение Группы высоких представителей, где ему присваивается статус ЭВРИКИ, и далее на утверждение Конференцией министров. Новости науки: 27 апреля 2024 | ФОТО Pixabay. «Уже 30 лет программа «Эврика» обеспечивает развитие общеевропейского технологического уровня. Впечатление такое, точно он внезапно увидел кратчайший путь к решению всей проблемы устойчивости.
Россия спустя 30 лет выходит из европейской научной программы "Эврика"
Смотрите видео онлайн «Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»» на канале «Телеканал Югра» в хорошем качестве и бесплатно, опубликованное 15 июня 2022 года в 7:59, длительностью 00:03:31, на видеохостинге RUTUBE. По легенде ученый воскликнул «Эврика!», что по-гречески значит «нашел», когда постиг смысл закона, позже названного его именем. эврика. межд. с, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. эврика. межд. с, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п.
Эврика, или в какой момент мы понимаем, что задача решена
Среди направлений работы научных программ «Эврики» — инновации в IT, телекоме, энергетике, медицине и биотехнологиях, транспортных технологиях, робототехнике, лазерной технике, экологии. По данным из открытых источников, по состоянию на 2009 год Россию в программе представляли 98 организаций. Реализация программы «Эврика» была начата в 1985 году — ее целью стала ликвидация отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере. Россия присоединилась к проекту в 1993 году, чтобы способствовать продвижению отечественных научно-технических разработок на рынки высоких технологий стран ЕС. С начала специальной военной операции Россия в добровольном или принудительном порядке вышла из десятков медицинских и научных объединений.
Чехов, Шведская спичка. Восклицание, выражающее радость, удовлетворение по поводу пришедшей в голову удачной мысли, какого-н. Делаем Карту слов лучше вместе Привет!
Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. Я отлично умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Использование этого метода требует довольно развитых специальных навыков, базисных знаний и опыта, но при всем этом дает возможность найти самые неожиданные и оригинальные решения для поставленных задач. Их автор — Пол Плшек — консультант, тренер, автор с международным опытом. В поле зрения его интересов пребывают вопросы развития лидерских навыков , творчества, внедрения инноваций. Исследования показывают, что эвристика — это ключ к развитию мышления. Нижеприведенные правила могут быть полезными практически для всех, кто хочет выйти за привычные рамки суждений. Правило 1.
Сделайте привычкой целенаправленно замечать то, что происходит вокруг. Автоматические процессы восприятия работают так, что многое из происходящего остается незамеченным. Важно научиться воспринимать мир свежим взглядом и без деталей здесь не обойтись. Это утверждение является частью общепринятой теории творческого мышления. Правило 2. Сосредоточьте свои творческие силы на нескольких областях. Целенаправленно исследуйте наследие великих творцов скульпторов, живописцев, изобретателей — что вам интереснее и ближе, но не одну область. Хорошие идеи редко приходят внезапно, нужно усердно работать. Правило 3. Избегайте слишком узких рамок.
Говоря журналистскими штампами — оставляйте простор для творческого маневра. Широкое определение темы не только даст возможность позже выделить более конкретную цель, но и собрать больше разной информации. Правило 4. Попробуйте найти необычное применение окружающим вещам, придумывайте в теории оригинальные и полезные идеи, переносите их с одной области в другую. Правило 5. Психическая механика: внимание, нестандартность, движение. Для того, чтоб быть креативным нужно уметь сосредотачивать внимание на проблеме, избегать стандартных представлений о ее решении, продвигаться в процессе мышления с целью избежать преждевременных выводов. Правило 6. Изучайте идеи, которые заставляют смеяться. Смех — физиологическая реакция, вызывающая положительные эмоции.
Работа с идеями, которые заставляют улыбаться — одна из самых продуктивных. Правило 7. Идеи не абсолютны.
Обучение через инсайты или даже абстрактное мышление считалось сугубо человеческой сферой.
Но, как показали эксперименты, когнитивные способности людей и животных нельзя четко разграничить. Шимпанзе Султан очень голоден. Банан — именно то, что ему нужно. Единственная проблема для шимпанзе заключается в том, что плод, которого он жаждет, лежит за пределами клетки.
Вне его досягаемости. В конце концов, они довольно короткие. Что делать? Если бы люди и животные не могли учиться через понимание озарение , история на этом закончилась бы, и Султан остался бы голодным.
Но вышло иначе. В одном эксперименте Кёлер поместил бананы за пределы клетки и две бамбуковые палки внутри, которые нужно было сложить вместе, чтобы достать бананы. После некоторого размышления Султан соединил две палки и смог достать бананы. На самом деле, Султан долгое время тщетно боролся с двумя короткими палками.
Разочарованный и надутый, он скорчился в своей клетке. Но тут Султану пришла в голову спасительная идея «эврика». Он повернулся к палкам и соединил их. С помощью уже более длинной палки он смог достать желанный фрукт.
Настоящее понимание вместо проб и ошибок? В рамках своих опытов в 1920-х годах Вольфганг Кёлер интерпретировал подход Султана как случай проницательного обучения. Таким образом, обезьяна решила проблему внезапно, а не постепенно, методом проб и ошибок. Кроме того, шимпанзе Кёлера смогли обобщить свой опыт и применить их к новым проблемам.
В других случаях они использовали эту идею для достижения цели с другими инструментами. Этот эксперимент сформировал основу кёлеровского понимания «инсайта» — неожиданного осознания нужных взаимосвязей во время научения. Инсайт Происходит от англ. Сегодня понятие инсайта является неотъемлемой частью гештальтпсихологии.
Немецкий психолог Вольфганг Кёлер 1887—1967 внес большой вклад в создание гештальтпсихологии. Люди, а также некоторые виды животных учатся не только постепенно, методом проб и ошибок. Решая проблемы, они внезапно приходят к пониманию инсайту. А также способны обобщить и применить его к другим задачам.
Вольфганг Кёлер продемонстрировал, что шимпанзе могут решать проблемы, применяя проницательность. Его исследования показали, что интеллектуальный разрыв между людьми и шимпанзе намного меньше, чем считалось ранее. Его работа «Психика обезьян» была революционной для своего времени. The mentality of apes, transl.
London: 1925. Но в течение многих десятилетий ее игнорировали, поскольку она нарушала общепринятое мнение о том, что поведение животных является просто результатом инстинкта или обусловленности.
Эвристические методы
- Россия спустя 30 лет выходит из европейской научной программы "Эврика"
- Комментарии
- Россия вышла из европейской научно-технической программы «Эврика» / Хабр
- Архимедова сила: что это такое и как действует
- Что такое Эврика? Значение слова evrika, исторический словарь
Что такое Эврика?
АНО «Институт проблем образовательной политики "Эврика"». повышение качества эффективности изучения иностранных языков, начиная с младшего школьного возраста ЭВРИКА. Новости науки: 27 апреля 2024 | ФОТО Pixabay.
«Эврика» и удивительный мир открытий
- Переходите на Microsoft Exchange Server 2010
- эврика | это... Что такое эврика?
- «Эврика» в других словарях:
- Значение слова эврика: что это такое?
Эврика! Новости науки: 27 апреля 2024
Ефрона Эврика — I см. II см. Запросы, которые могут быть интересны:.
Шэньян КНР и 12 и 15 сентября в г. Кейптаун ЮАР. Местами проведения образовательных событий стали: г. Ченнай Индия : Российский центр науки и культуры, ул. Кастури Ранга Роад, д.
Слово произошло из Греции, как и сам способ обучения. Его ввел Сократ, который проводил с учениками так называемые сократические беседы, в ходе которых задавал наводящие вопросы ученикам. Таким образом, ученики сами приходили к правильному ответу. Заодно эти беседы развивали критическое мышление у детей — проблема рассматривалась максимально обширно, непредвзято. В переводе с греческого эвристика — «открываю», «отыскиваю». Легенда о том, что Архимед выкрикнул однокоренное «Эврика! Как наука эвристика начала формироваться примерно в 1850-х гг. Ее начали рассматривать как метод творческого мышления со своими правилами и особенностями. Среди них: недостаточность исходной информации, ограниченность времени, пределы воображения. Совокупность этих особенностей может привести к ошибочным выводам, которые в свою очередь формируют когнитивные искажения или «ошибки познания». Кривое зеркало Когнитивные искажения — это поведенческие ловушки сознания, которые возникают в результате шаблонного мышления. Пример — страх авиаперелетов. Недостаточная информированность о безопасности этого вида транспорта плюс многочисленные упоминания об авиакатастрофах в СМИ могут вызвать иррациональную боязнь летать самолетом. Это называется эвристикой репрезентативности. Мы принимаем решение на основе более часто встречающейся информации. Шаблоны мышления возникают из-за того, что мозг экономит энергию и делает выбор в пользу быстрого решения. Особенно, если его «правильность» подтверждается хотя бы частично.
Отказаться не позволял престиж. Игра началась как обычно. Но уже после третьего-четвертого хода шахматисты почувствовали, что противник на этот раз гораздо сильнее. Не успели они освоиться в новой обстановке, как игра закончилась — победила машина. Один за другим подходили к шахматному столу чемпионы разных штатов и… терпели поражение. Электронный шахматист оказался на сей раз на высоте. Но почему? Что с ним произошло? А произошло вот что. Инженеры решили создать машину, способную играть в шахматы так же творчески, как человек. Ясно, что мы пользуемся тут какими-то приемами, позволяющими сократить варианты ходов. Какими же? Эти правила во всяком случае, часть из них легко можно найти в любом руководстве для начинающих. Ну, например, там даются такие советы: «Держите под контролем четыре центральных поля», «Прежде чем атаковать, обеспечьте безопасность своего короля», «Не атакуйте противника, пока не укрепили свои позиции». Каждый такой совет и есть, по существу, один из эвристических алгоритмов, которыми человек овладел на опыте за многие десятилетия, что играет в шахматы. Проанализировав правила шахматной игры, трое американских психологов, Ньюэл, Шоу и Сайгон, разбили их на шесть независимых целей: безопасность короля, материальное равновесие, контроль над центральными полями, развитие фигур, осада короля и продвижение пешек. Этот порядок намеченных целей определяет последовательность действий, которые производит машина. Сначала она постарается всеми доступными ей средствами обеспечить безопасность короля. Если это не удастся, она будет защищать его по мере возможностей. И только если король в безопасности, машина перейдет к следующей цели — учету возможных обменов фигурами, чтобы обеспечить достаточную защиту своих фигур. Затем электронный шахматист примется бороться за центральные поля и т. С каждой из этих целей связан набор правил, по которым вырабатываются нужные ходы. Скажем, машина стремится завоевать центральные поля. Тогда она сначала предложит продвинуть ферзевую пешку, затем королевскую. Потом она постарается помешать противнику сделать то же самое и уже затем начнет делать ходы, подготавливающие достижение следующей по ранжиру цели, например, укрепит защиту ферзя или короля. Предлагаемый ход машина «прикидывает» с точки зрения всех шести целей, чтобы косвенно не навредить самой себе. Мало того. У машины может быть не один вариант каждого хода, а несколько. И тогда она должна выбрать лучший. Время для выбора ограничено, и, когда оно истекает, машина останавливается на самом приемлемом из всех обдуманных ею к этому моменту. Работая по такой программе, машина оказалась способной разыгрывать довольно сложные партии и выходить победительницей, даже когда ее партнерами были мастера шахмат. А все потому, что не перебирала все возможные варианты, как первые электронные шахматисты, а действовала по определенному плану, проявляя при этом изобретательность и смекалку. Шахматы вообще — идеальная модель эвристического мышления. Вот почему эта древняя игра стала сейчас чем-то вроде пробного камня для проверки новых идей эвристического программирования. А сокращать перебор вариантов можно по-разному. Свидетельство тому шахматный матч, начавшийся осенью 1966 года между советской и американской электронными машинами. Это не спортивное соревнование, а сравнение эвристических программ, составленных советскими и американскими учеными. Помимо чисто научного интереса, машина, успешно играющая в шахматы, сможет выполнять любую сложную деятельность, например плановика, диспетчера и т. Электронный шахматист не был первым механизмом, работающим по эвристической, творческой программе. Просто тут нагляднее видны преимущества человеческого способа решать сложные проблемы. Да и создать машину, по-настоящему играющую в шахматы, было очень трудно. Вот почему, когда это, наконец, удалось, об успехе инженеров сразу стало широко известно, хотя еще раньше те же трое ученых разработали другую эвристическую программу, более деловую. Благодаря ей кибернетическая машина приобрела способность доказывать математические теоремы. Не просто логически вывести из некоего данного то, что отсюда следует, как делают школьники, а предложить новое научное доказательство, а это удается уже далеко не каждому математику и само по себе всегда большое событие в науке. За что ее и назвали «Логик-теоретик». Как же действовал «Логик-теоретик»? Ученые вложили в его память аксиомы, взятые из известной книги англичанина Рассела «Основы математики». Затем машине сообщили несколько теорем из первой части учебника. Это было, так сказать, «сырье». После чего будущему теоретику на примере одной из теорем продемонстрировали технику доказательства. Обучение закончилось. Теперь машине стали давать описание исходных данных совершенно новых для нее теорем их брали из второй части той же книги «Основы математики» , и она успешно доказала тридцать восемь из пятидесяти двух теорем. Конечно, никакого открытия в математике машина не сделала и вряд ли удостоится больших почестей за найденные доказательства. Да это и понятно. Ведь она фактически выполнила уже проделанную раньше человеком работу. Правда, машина сумела предложить несколько оригинальных доказательств. А одно из них было короче и стройнее, чем у автора «Основ математики». Его даже собирались опубликовать в научном журнале как самостоятельное открытие, но редактор стал оспаривать приоритет машины. Собственно, его возражения сводились к тому, что эту же самую теорему теперь можно доказать более простым способом, используя такие теоретические построения, которые не были в свое время известны ни Расселу, ни вычислительной машине. Так подвиг машины и остался безвестным. Но что из того, что «Логик-теоретик» заново переоткрыл уже известные теоремы? Для него-то они были новы и неизвестны. А изобретателям тоже случается по незнанию открывать уже открытое. Важно, что машина способна к таким же творческим деяниям, как и человек, ученый. Когда появились первые сообщения о машине, выполняющей сложную теоретическую работу, многие стали возражать, будто деятельность ее нельзя назвать подлинно творческой. Ведь «Логик-теоретик» только решает задачи, поставленные перед ним человеком, то есть лишь ищет ответ. Самостоятельно же выбрать проблему, которую нужно решить, машина не может. Но это неверно. Причем он думает «с конца»: не составляет план поиска от первого до последнего пункта, а ищет решение, отталкиваясь от конечной цели — доказательства теоремы. И, идя от конца к началу, машина выдвигает новые частные теоремы и ставит себе подцели доказать их. И делает это уже по собственному усмотрению. Метод «мышления», который применяла машина, довольно часто пускаем в ход и мы с вами. Мысленно идти в обратном порядке — один из многих эвристических приемов, используемых человеком при решении самых разных проблем. Он хорошо известен, например, всем, кто любит решать головоломки. Особенно наглядно его преимущества видны, если вспомнить, как легко найти выход из Т-образного лабиринта, проследив путь от места, где размещена цель, к началу, и как трудно это сделать, если идти в прямом направлении. Стоит, может быть, упомянуть, что авторы детективных историй с «неожиданной» развязкой в самом конце нередко начинают обдумывать сюжет именно с развязки, а потом уже приходят к началу повествования. Так легче строить остросюжетный рассказ или роман. Читателям же предоставляется блуждать в нарочно запутанных сюжетных ходах с начала к концу, то есть он должен идти по лабиринту наиболее трудным путем. Долгое время вообще считалось, что лабиринт не Т-образный, а более сложный, напоминающий ветвистое дерево превосходно иллюстрирует схему поисков любого сложного решения. В центре такой паутины ходов находится цель — искомый ответ. Решая задачу, человек словно бродит по запутанным коридорам лабиринта: то заходит в тупики, то кружит на одном месте, то возвращается назад, чтобы снова двинуться вперед. И так, пока, наконец, не достигнет заветной цели — центральной площадки. Теория лабиринта, которая пришла в свое время на смену пресловутым пробам и ошибкам, на первых порах казалась весьма удачной. Опыты с живыми, а потом с механическими мышами, учившимися искать путь в лабиринте, стали классической моделью обучения. Поведение электронного Тезея Шеннона как шутливо назвал он свою мышь стало основой для решения многих сложных задач, скажем, игры в пять фишек пятнадцать. Да и шахматные задачи — по существу лабиринт, только уж очень запутанный. Но лабиринт, может быть, и помогает понять что-то в механизме мышления, однако характеризует его чисто внешне, не раскрывая внутренних пружин. Конечно, если искать выход из лабиринта, применяя небезызвестный алгоритм «Британского музея» — простой перебор всех вариантов, это может продолжаться очень долго. Количество маршрутов в этом случае будет достигать астрономической цифры, так что и математик не сможет их пересчитать и выбрать правильный. Вместо лабиринта ходов возникают лабиринты формул, из которых выбраться нисколько не легче. Нужны какие-то более экономичные приемы. Несомненно, нашему мозгу они известны, и он их успешно применяет. А вот как до них добраться исследователям? Те же американские психологи — Ньюэл, Шоу, Саймон — попытались отгадать эвристические приемы, которые человек использует для решения самых разных задач: и при поиске математических доказательств, и при решении конструкторских задач, и при анализе физических проблем, и при создании музыки, и при постановке правильного диагноза, и при подборке необходимых красок или единственно нужных слов. Короче говоря, они попытались объять необъятное: создать машину, способную решать самые разные творческие задачи — и научные и стоящие перед людьми искусства. И такая удивительная машина была создана, вернее — разработана программа ее работы. Назвали ее не очень поэтично — «Универсальный решатель проблем», или сокращенно, по первым буквам английских слов: ДПС. Взявшись за столь сложную задачу, ученые оказались перед запутаннейшим мыслительным лабиринтом. Как найти в нем кратчайшую дорогу к цели? Психологические эксперименты, проводившиеся раньше, не давали законченного ответа на этот вопрос. Они раскрывали какие-то отдельные детали поиска, не рисуя всей картины. Пришлось засесть за новые опыты, составленные по специальной программе. Их участниками стали «вечные мученики науки» — студенты колледжа. Им написали несколько выражений, похожих на алгебраические. И попросили преобразовать его в другое, которое выглядело бы так: QVP R. Для этого давался набор правил. Думать, разумеется, надо было вслух. Те, кто знаком с математической логикой, несомненно, узнают эти выражения. Студенты же рассматривали их как простой набор каких-то значков и букв. Это было сделано нарочно. Ведь машине в будущем тоже предстояло иметь дело с абстрактными символами. Чтобы машину и человека по возможности уравнять в правах, условия эксперимента и приблизили к обстановке, в которой должна действовать машина. Кроме того, так можно было избавиться от всего лишнего: второстепенных деталей, ненужных эмоций, вольно или невольно сопровождающих психологический эксперимент, если он проводится в форме игры или заключается в решении разного рода головоломок или даже просто занимательных задач с «аквариумом», весами, свечкой и тому подобным. Здесь задача была предельно суха и абстрактна. Это была задача вообще. Больше двадцати студентов решали ее. И хотя они думали неодинаково, все же удалось обнаружить общие принципы, которыми руководствуется человек при решении разных проблем. Наиболее отчетливо выявились два эвристических приема. Один заключается в том, чтобы разложить сложную задачу на несколько частных, более простых и решать их по очереди, постепенно приближаясь к цели. Практически это выглядит так. Человек анализирует задачу и видит, что у него нет средств превратить данные условия в искомое решение. Тогда он смотрит, нельзя ли уменьшить разрыв между условиями и требованиями. Найдя способ это сделать, снова сравнивает ситуацию, которая получилась в результате его действий, с конечной целью и ищет средства перевести новый вариант задачи в желаемое решение, и так много раз. Прием этот так и был назван — «Анализ средств и целей». Если же описывать его не сухо, строго по-научному, то вернее всего было бы сказать, что он напоминает детскую игру в «горячо-холодно». Ведь тогда мы тоже ищем цель постепенно, проверяя, ближе мы стали к ней, то есть «теплее» нам, или отдалились — и теперь нам «холоднее». Но пытаться достичь основной цели, последовательно подменяя ее более близкими подцелями, можно не во всех случаях. Тогда человек поступает иначе. Он сознательно пренебрегает рядом деталей задачи, несколько упрощая ее. Такую упрощенную задачу решить легче. А приемы, использованные для этого, могут подсказать стратегический план решения основной проблемы. Ньюэл, Шоу и Саймон наделили машину способностью использовать два эвристических приема, кстати сказать, наиболее часто употребляемых людьми. Это метод «горячо-холодно» и упрощение, огрубление задачи. Так появился на свет универсальный решатель проблем. И он развил довольно успешную деятельность, даже что-то делал в промышленности. Однако «универсальным» он все же не оказался.