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Ana Sayfaya Dön

ペリスコープで覗くわけでもあるまいし… 映像はM1A1 FEPの砲手照準器の映像だけど、よく見えるしよく映る。 むしろ戦車に搭載されるセンサ類は地上車両の中でもかなり高性能なものが使用されてるので、偵察能力ではかなり上位。 また、威力偵察なんかでは火力が必須なので戦車は重要

75,445 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

10 Yorum

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ヒロさん1 yıl önce

7偵がいい例かも

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StealthGPT2 yıl önce

The Rumor is true: StealthGPT is the only AI platform that beats Turnitin AI Detection

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東亜連邦・Тwitter支部1 yıl önce

二次大戦期の話をしてるつもりだったんでまさか皆さんの認識が現代戦とは思わず… 紛らしいツイートをしてしまいすいません…

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妄想的な野菜生活(ウクライナダボス商工会議所)1 yıl önce

Ww2でもクルセイダーやm3とかが偵察してたし、偵察時にペリスコープ越しにするわけでもないから、戦車で偵察は割と普通

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妄想的な野菜生活(ウクライナダボス商工会議所)1 yıl önce

なはず

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東亜連邦・Тwitter支部1 yıl önce

ですよね…正直まだ光学系の所には触れておらず正直分からなくて… それでこんな変なツイートしました申し訳ないです

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オオイマス1 yıl önce

戦車に搭載されるセンサを偵察車両に搭載するんじゃ駄目なんですか

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妄想的な野菜生活(ウクライナダボス商工会議所)1 yıl önce

あいつらはあいつらで載せてる機材が違うし

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オオイマス1 yıl önce

あー…あと、偵察用機材マシマシの車両を作っても、今度はその情報をどう共有するかが問題になるんですね。 威力偵察なら戦車で良いし、純粋な偵察なら(純粋な偵察?)ドローン運用車両のほうが良い。

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K T1 yıl önce

湾岸戦争では先行した偵察隊より本隊の方が先に敵を見つけたエピソードがありましたね

Benzer Videolar

“人類にブレインチップが入る日”は、もう遠い未来の話ではないのかもしれない。 ケロッピー前田さんが語っていたのは、イーロン・マスクの会社「ニューラリンク」による、脳とコンピューターを直接つなぐブレインチップの話です。 もともとの発想は、かなり怖いものです。 AIが人間を追い越した時、 人類は“飼い猫”のような存在になるかもしれない。 それを避けるために、 人間の脳そのものをAIやコンピューターとつなげる。 つまり、人間が機械に支配される前に、 人間のほうが機械と合体してしまおう、という考えです。 現在は、首から下が動かない人など、ハンディキャップを持つ人の支援として使われています。 考えるだけでカーソルを動かしたり、コンピューターを操作したりする技術です。 ここまでは、医療の希望にも見えます。 でも、不気味なのはその先です。 話の中では、最終的には障害のある人だけではなく、一般の人にもブレインチップを入れる計画があると語られています。 しかも、目安として出てくるのが2030年前後。 つまり、スマホの次に来るのは、手に持つ端末ではなく、 脳に埋め込む端末かもしれないのです。 さらに怖いのは、手術をロボットで行うという点です。 ロボットが量産されれば、理論上は一気に多くの人へ広げることもできる。 脳に小さな穴を開け、 そこから電極を縫いつけるように接続し、 チップを埋め込む。 もはやSF映画ではありません。 人間の頭そのものが、次のデバイスになろうとしているのです。 そして次の段階として語られているのが、目が見えない人に映像を届ける技術。 もし脳へ直接映像データを送れるようになれば、目で見ていないのに、頭の中に映像が現れることになります。 便利です。 でも、同時に怖い。 脳に情報を送れるなら、 その情報は誰が選ぶのか。 考えただけで機械が動くなら、 その「考え」はどこまで読まれるのか。 スマホなら、電源を切れば終わりです。 でも、脳に入ったチップは、どこまでが自分で、どこからが機械なのか。 人類は進化しているのか。 それとも、自分の脳を差し出す準備をしているのか。 あなたはブレインチップを、未来の希望だと思いますか? それとも、人間が人間でなくなる入口だと思いますか?

角由紀子のヤバイ帝国

22,211 görüntüleme • 1 ay önce

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

53,501 görüntüleme • 7 ay önce