Файл размером 256 Кбайт передаётся через некоторое соединение со скоростью 2048 бит в секунду. Определите размер файла (в Кбайт), который можно передать за то же время через другое соединение со скоростью 16 бит в секунду.

2 Кбайт

Объяснение:

Разделяем 2048 бит на 16 бит, получим 128.

Это значит, что с таким соединением за это время можно передать

256 : 128 = 2 Кбайт

Чтобы квадрат вписался в круг, его диагональ должна быть равна диаметру круга. Если трактовать "уместиться" как "пролезть", то диагональ должна быть меньше диаметра..
Формулы площадей квадрата  S₁ и круга S₂ известны, что легко позволяет нам найти нужное условие.

Если нужно, чтобы случай, когда квадрат вписан в круг тоже учитывался, строгое неравенство следует заменить нестрогим.

// PascalABC.NET 3.0, сборка 1160 от 05.02.2016
begin
  var s1:=ReadReal('Площадь квадрата');
  var s2:=ReadReal('Площадь круга');
  if pi*s1<2*s2 then Writeln('Квадрат умещается в круге')
  else Writeln('Квадрат не умещается в круге')
end.

Тестовое решение:
Площадь квадрата 24.6
Площадь круга 28.4
Квадрат не умещается в круге

Объяснение:

Машинное обучение (Machine Learning) это тренировка математической модели на исторических данных для того, чтобы прогнозировать какое-то событие или явление на новых данных. То есть попытка заставить алгоритмы программ совершать действия на основе предыдущего опыта, а не только на основе имеющихся данных.

Для обучения нужны исторические данные (обучающая выборка) и значение целевой переменной (то, что прогнозируем), которое соответствует заданным историческим данным. Модель наблюдает и находит зависимости между данными и целевой переменной. Эти зависимости используются моделью для нового набора данных, чтобы прогнозировать целевую переменную, которая неизвестна.

Машинное обучение включает в себя целый набор методов и алгоритмов, которые могут предсказать какой-то результат по входным данным. Например, у вас есть какая-то информация по тому, сколько стоили ценные бумаги в каждый момент из какого-то длинного промежутка времени, алгоритмы машинного обучения могут предсказать, сколько эти бумаги будут стоить в будущем.

Алгоритмов машинного обучение большое множество: одни эффективны для решения одного типа задач задач, вторые — для другого. Важно не путать машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект, это принципиально разные вещи. Обучить искусственный интеллект можно не только методами машинного обучения, а кроме нейросетевых алгоритмов есть ещё и классическое обучение, и обучение с подкреплением.