1) вводится последовательность из n целых чисел. найти сколько в ней нулей. 2) вычислить сумму элементов последовательности 1+1/(1+2)+1/(2+3)++1/(n+(n+1))

1) var   res,n,x,i: integer; begin   res: =0;   readln(n);   for i: =1 to n do   begin   readln(x);   if x = 0 then     res: =res+1;   end;   writeln(res); end. 2) var   i,n: integer;   sum: real; begin   readln(n):   sum: =1; //т.к.  1+{последовательность}   for i: =1 to n do   begin   sum: =sum + 1 / (  i + (i+1)  );   end;   writeln(sum); end.

Относительная ссылка – это обычная ссылка, которая содержит в себе букву (столбец) и номер (строка) без знака $, например, D14, G5, A3 и т

Абсолютные и относительные ссылки в Excel используются при создании формул, которые ссылаются на другую ячейку или диапазон. Если в формуле Excel используется знак доллара ($) в ссылках на ячейку, то многих пользователей Excel это путает. Но этот знак имеет простое объяснение – он обозначает, следует ли изменять или нет ссылку, когда формула копируется в другие ячейки, и в свою очередь информирует пользователя, что данная ссылка является абсолютной ссылкой

Объяснение:

Формулы — это выражения, с которых выполняются вычисления со значениями на листе. Все формулы начинаются со знака равенства (=). Простую формулу можно создать с константа вычислений и оператор. Например, с формулы =5+2*3 можно умножить два числа, а затем прибавить число к результату.

Если вам нужно ссылаться на переменные вместо констант, можно использовать значения в ячейках, например =A1+A2. При работе с длинными столбцами данных или данными, которые находятся в разных частях листа или на другом листе, можно использовать диапазоннапример= СУММ(A1:A100)/СУММ(B1:B100)— деление суммы первых сотен чисел в столбце A на сумму этих чисел в столбце B. Если формула ссылается на другие ячейки, каждый раз при изменении данных в любой из ячеек Excel автоматически пересчитывает результаты.

Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.

Граница знаний

Прежде я хочу пояснить, почему, по моему мнению, в вопросе создания сильного искусственного интеллекта до сих пор всё так печально, не смотря на грандиозные успехи в компьютерных науках и знаниях о биологическом мозге. Прежде всего, это связано с большой идеологической пропастью между этими двумя столпами науки. Компьютерные науки требуют некой схематичной простоты, строгости и лаконичности в описании систем, некого системного подхода, в отбрасывании лишнего и чёткой структуризации достаточной для оформления в программном коде. В биологии же главенствует подробность описания наблюдаемых систем, ничто не может быть отброшено или проигнорировано из наблюдений. В описываемые системы должны быть включены все наблюдаемые факты. Поэтому биологам сложно применять системный подход к своим обширным знаниям для создания алгоритмов мозга. Ведь чтобы создать конструктив самолёта потребовалось очень многое пересмотреть и отбросить из образа птицы.

С другой стороны легко понять учёных и инженеров, которые при погружении в изучение компьютерных нейронных сетей из описания принципов работы мозга довольствуются коротким абзацем текста о нейроне, который с синапсов на дендритах «слушает» другие нейроны и по единичному аксону передаёт результат вычислений суммации по слою дальше, не применяя к этим знаниям никакой критической оценки. Даже нейробиологи применяют формальный нейрон Маккаллока — Питтса при описаний принципов работы биологического нейрона, но делают они это по другой причине, по причине того что нет достойных альтернатив, нет в биологии чёткого описания того что делает нейрон, какую логику он выполняет, несмотря на обширные знания о нём.

Объяснение:

нашел в инете, поэтому инфа может быть не та.