Каким образом многощетинковые черви извлекать питательные вещества​

ответ:

многощети́нковые че́рви, или полихеты[2] (лат. polychaeta, от греч. πολύς — много, греч. χαίτη — волос), — класс кольчатых червей. в настоящее время этот класс насчитывает более 10 тысяч видов

объяснение:

они питаются детритом, добывая его с ловчих щупалец, выполняющих также функцию жабр, из толщи воды.

Максима́льна трива́лість життя́ — згідно з класичним визначенням, максимальна можлива тривалість життя представників певної групи організмів.

Через важкість визначення, на практиці, це максимальна зареєстрована тривалість життя серед представників певної групи організмів, як більша з двох величин — найбільшого віку представника групи у момент смерті або віку найстарішого живого представника групи.

Максимальна тривалість життя часто протиставляється середній тривалості життя (або очікуваній тривалості життя при народженні, що частіше використовується для людини). Середня тривалість життя залежить від умов мешкання представників групи, сприйнятливості до хвороб, числа нещасних випадків, самогубств і вбивств, тоді як максимальна тривалість життя практично винятково визначається швидкістю старіння. Епістемологічно максимальна тривалість життя також залежить від початкового розміру вибірки[1]. Щоб запобігти цього ефекту, у дослідженнях тварин за максимальну тривалість життя зазвичай береться середня тривалість життя 10 % найбільш вікових організмів групи, що часто вважається альтернативним визначенням максимальної тривалості життя. На практиці максимальна тривалість життя незначно перевищує середню тривалість життя представників групи у найбільш захищених умовах.

Объяснение:

Искусственная нейронная сеть (ИНС) (англ. Artificial neural network (ANN)) — упрощенная модель биологической нейронной сети, представляющая собой совокупность искусственных нейронов, взаимодействующих между собой.

Рисунок 1. Упрощение биологической нейронной сети

Основные принципы работы нейронных сетей были описаны еще в 1943 году Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом[1]. В 1957 году нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть[2], а в 2010 году большие объемы данных для обучения открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения.

На данный момент нейронные сети используются в многочисленных областях машинного обучения и решают проблемы различной сложности.

Объяснение: