Какие есть зимние приметы


Народные приметы зимы. Зимние приметы для детей и школьников

Зима – удивительная пора года. Ее с нетерпением ждут все дети, чтобы получить долгожданный подарок под елочкой, вдоволь накататься на санках, лыжах, коньках, полепить снеговиков, поиграть в снежки. Зимой природа спит, нежно укутавшись в снежное одеяло. Зима – девушка с характером: может и морозами сильными напугать, и гололедом, и холодными ветрами или метелями. Есть такая поговорка про это время года: «Солнце светит, но не греет». Также существует множество народных примет зимы, которые помогают предсказать, каким будет лето, какую погоду ожидать в ближайшие дни, к какому явлению природы готовиться.

Приметы о погоде зимой

  • Теплая зима — к холодному лету.
  • Сухая и холодная зима — к сухому и жаркому лету.
  • Снежная зима — к затяжной весне и дождливому лету.
  • Обильные снегопады в начале зимы — к сильным дождям в начале лета.
  • Если самые сильные морозы за всю зиму приходятся на праздник Крещения, то год будет урожайным.
  • Множество больших сосулек означают хороший сбор овощей.
  • Гром зимой — к сильным ветрам и морозам, молния – к буре.
  • Месяц рожками кверху – к морозу.
  • Дым стелется по земле в безветренную погоду, луна имеет чуть красноватый оттенок – к снегу.
  • Если тучи идут против ветра, ждите снега.
  • Туманный круг около солнца - к метели.
  • Пушистый иней на деревьях и кустах – будет солнечный день.
  • Если ночью или рано утром при слабом ветре идет сильный снег, днем установится ясная, солнечная погода.
  • Облака плывут быстро - к хорошей погоде.
  • Снежная крупа – признак близкой оттепели.
  • Падают большие снежинки – к оттепели.
  • В мороз на льду выступает вода – скоро наступит оттепель.

Зимние приметы о природе

  • Если вороны раскаркались всей стаей – к морозу, сидят на земле – к оттепели, устроились на нижних ветвях деревьев – ждите ветра.
  • Вороны и галки кружатся в воздухе – к снегу.
  • Ворона сидит утром на верхушке дерева и каркает - к вьюге.
  • Зимой мухи начинают летать по комнате - к оттепели.

Знания о зимней погоде: наблюдение за знаками природы

Какая зимняя погода нас ожидает? Наши предки жили недалеко от земли и, наблюдая за миром природы, научились предсказывать, что принесут времена года.

Облака, птицы, животные и растения - все это давало подсказки. Пословицы, поговорки, народные предсказания и суеверия передавались из поколения в поколение охотников, фермеров и рыбаков, которые полагались на эти погодные знания, чтобы предсказывать штормы и суровость наступающей зимы.Изучение пословиц о погоде известно как паремиеология. Большинство из них представляют собой фантастические забавы, не основанные на научных фактах, в то время как в основе других было обнаружено зерно истины.

Поведение животных и погода

Поведение животных давно связано с погодой. Толщина их шерсти, количество жира в организме, места, где они прячут свои тайники с едой, и то, как они строят свои зимние норы, - все это использовалось для предсказания зимней погоды. Коренные американцы искали у бобра подсказки о зиме.Они считали, что чем крупнее и прочнее бобровая хижина, тем суровее будет зима.

«Когда ты увидишь бобра, несущего во рту палки, будет суровая зима - тебе лучше идти на юг». Если скунсы излишне толстые, приближается холодная зима. Когда белок мало осенью, это указывает на холодную зиму, но если вы увидите бурундуков в декабре, это будет мягкая зима. Если белки прячут орехи высоко на деревьях, снег будет глубоким. «Когда белки рано начнут копить, зима пронзит нас, как меч.”

Узнайте больше о животных, предсказывающих погоду.

Птицы как предсказатели погоды

Птицы также использовались в качестве индикаторов. Принято считать, что если птицы мигрируют рано, у нас будет суровая зима. Если перья индейки необычно толстые, ждите суровую зиму. Когда дикие индейки садятся на деревья и отказываются спускаться, снег неизбежен.

«Если петух линяет раньше курицы, у нас будет зима толстая и тонкая. Если курица линяет раньше петуха, зима будет твердой, как скала.”

Узнайте больше о птицах, предсказывающих погоду.

Насекомые и погода

Наблюдали даже за насекомыми, чтобы узнать, есть ли у них какие-нибудь подсказки относительно суровой зимы. Если пчелы строят свои гнезда в защищенном месте, например в сарае или сарае, ожидайте суровой зимы.

Насколько высоко шершни вьют свои гнезда, так будет снег следующей зимой.

Подробнее о насекомых, предсказывающих погоду.

Гусеница шерстистого медведя (личинка моли Изабеллы) долгое время была любимцем предсказателей погоды на заднем дворе.

Чем шире коричневая полоса в середине гусеницы, тем мягче будет зима. Узнайте больше о шерстистом черве.

Растения как предсказатели погоды

Растения часто использовались в качестве предсказателей погоды.

  • Жесткая кожура яблок или толстая кожура лука означают суровую зиму
  • Когда дело дошло до цветочных бутонов: «Ищите густую зимнюю шерсть, если у бутонов густая шерсть».
  • Когда кукурузная лузга становится толще и плотнее, чем обычно, ожидается холодная зима.

«Грибы в изобилии, много снега в запасе. Ни грибов, ни снега не будет ».

«Когда листья опадают рано, осень и зима будут мягкими. Когда листья опадают поздно, зима будет дикой ". Если в октябре листья на ветвях засыхают, вместо того, чтобы опадать, впереди еще более холодная зима.

Высокий урожай желудей, шиповника, боярышника и других ягод означает, что впереди суровая зима, а обильный урожай грецких орехов означает, что наступает мягкая зима.Толстая скорлупа предсказывает суровую зиму. «Чем выше растут сорняки, тем выше будет и вал снега».

Давным-давно Бен Франклин сказал: «Некоторые из нас разбираются в погоде, а некоторые - иначе», и наше увлечение погодой продолжается и по сей день.

Фольклор погоды далеко не безошибочен в своих предсказаниях, но он увлекателен!

Хотите долгосрочные прогнозы на эту зиму? Загляните в новое издание Альманах старого фермера !

.

Когда зима 2020?


Когда наступит зима 2020?

Зима 2020 начинается в понедельник, 21 декабря 2020 г. (через 111 дней) и заканчивается суббота, 20 марта 2021 г. (через 200 дней). Календарь на 2020 год

Обратите внимание: Даты, указанные на этой странице, основаны на всемирном координированном времени (UTC), которое для практических целей эквивалентно среднему времени по Гринвичу (GMT). Хотя зима начинается и заканчивается в один и тот же момент времени во всем Северном полушарии, дата и местное время различаются от места к месту в зависимости от часового пояса места.Для получения дополнительной информации см. Пояснения ниже.


Что такое зима?

Зимний полдень Зима - одно из четырех сезонов, составляющих год. Это самое холодное время года, которое приходится на осень (осень) и весну, промежуточные периоды, ведущие к лету, самому теплому времени года.

Астрономическая зима и метеорологическая зима

Есть разные способы определить даты начала и окончания зимы. Два наиболее часто используемых метода основаны на астрономическом календаре и метеорологическом календаре.Астрономическая и метеорологическая зима начинается и заканчивается в разные даты.

Астрономическая зима

В астрономическом календаре даты начала и окончания зимы основаны на изменении положения Земли по отношению к Солнцу и результирующих солнечных событиях равноденствий и солнцестояний. В Северном полушарии осень заканчивается, а зима начинается в момент декабрьского солнцестояния, которое происходит каждый год с 20 декабря по 23 декабря. Зима заканчивается, а весна начинается в момент мартовского равноденствия, которое происходит каждый год с 19 марта по март. 21.Зима в Южном полушарии длится от июньского солнцестояния (20–22 июня) до сентябрьского равноденствия (21–24 сентября).

Даты начала и окончания зимы, указанные на этой странице, являются датами астрономической зимы в Северном полушарии и основаны на всемирном координированном времени (UTC), которое для практических целей эквивалентно среднему времени по Гринвичу (GMT - часовой пояс Соединенное Королевство). В то время как зима начинается и заканчивается в один и тот же момент времени во всем Северном полушарии, дата и местное время отличаются от места к месту в зависимости от года и часового пояса.Для мест, которые опережают UTC (дальше на восток), оно может упасть на следующий день, а для мест, которые отстают от UTC (дальше на запад), оно может упасть на день раньше. Чтобы узнать точную дату и время зимы 2020 года в вашем регионе, воспользуйтесь этим калькулятором сезонов.

Метеорологическая зима

С другой стороны, метеорологи определяют сезоны на основе климатических условий и годового температурного цикла. Им важно иметь возможность сравнивать один и тот же период времени в разные годы.Продолжительность астрономических сезонов колеблется от 89 до 93 дней, в то время как продолжительность метеорологических сезонов менее изменчива и составляет 90 дней для зимы в невисокосный год (91 день в високосном году) и 92 дня для весны. и летом и 91 день осенью. Хотя точное определение времени и продолжительности сезона может отличаться в разных регионах в зависимости от местных условий, в большей части Северного полушария метеорологическая зима обычно определяется как три месяца декабря, января и февраля, причем сезон начинается 1 декабря и завершение 28 февраля (29 в високосном году).

Не существует «официального правила», по которому следует использовать определение зимы, и разные страны придерживаются разных конвенций. Большая часть Северной Америки и Европы использует астрономическую зиму, в то время как Австралия и Новая Зеландия используют метеорологическую зиму (однако, поскольку эти страны находятся в Южном полушарии, времена года противоположны, и зима там длится с июня по август). В других культурах, например. В традиционном китайском календаре и в кельтских традициях декабрьское солнцестояние считается примерно серединой зимы.

Дополнительная литература:
• Зима в Википедии
• Сезоны в целом в Википедии

Сравнительная таблица: метеорологическая весна и астрономическая весна

Указанные даты относятся к Северному полушарию и основаны на UTC (GMT)
.

Когда наступит зима 2021 года?

.

Что вызывает туман и туман? Погодное явление - признак приближающейся зимы

Новости ... но не такими, какими вы их знали

Новости Спорт В тренде
  • Новости
    • Коронавирус
    • Великобритания
    • США
    • Весь мир
    • странный
    • Техника
  • Спорт
    • Футбол
    • Теннис
    • Крикет
    • Бокс
    • UFC
    • Снукер
    • Дартс
  • Развлечения
    • Шоу-бизнес
    • телевизор
    • Пленка
    • Музыка
    • Игры
  • Мыло
    • EastEnders
    • Эммердейл
    • Коронационная улица (индекс
    • )
    • Холлиоукс
  • Образ жизни
    • Пол
    • Здоровье
    • Недвижимость
    • Мода
    • Еда
    • Путешествие
  • Платформа
    • В фокусе
    • Кампания «Мост жизни»
  • Видео
  • В тренде
  • Подробнее
    • Образ жизни
    • Скидки
    • Отправить материал
    • Соревнования
    • Вакансий
    • Объявить
    • Погода
  • Поиск метро
  • Подписывайтесь на нас
Следуйте за метро.co.uk на Facebook Следите за новостями Metro.co.uk в Twitter Подпишитесь на Metro.co.uk в Pinterest Следите за Metro.co.uk в Instagram

135,6 м штук

.

Что такое ИИ зима? - TechTalks

Кредит: Depositphotos

Эта статья является частью Demystifying AI, серии сообщений, которые (пытаются) устранить неоднозначность жаргона и мифов, окружающих ИИ.

В октябре Rethink Robotics, робототехническая компания из Бостона, закрылась из-за плохих продаж и провала сделки по приобретению. Эта новость стала небольшим разочарованием для индустрии искусственного интеллекта, поскольку Rethink был одним из символов искусственного интеллекта и робототехники.Компания Rethink, основанная в 2008 году Родни Бруксом, одним из ведущих представителей индустрии искусственного интеллекта и робототехники, была производителем двух роботов Baxter и Sawyer, которые должны были открыть новую эру сотрудничества между людьми и умными роботами.

Генеральный директор

Rethink Robotics Скотт Экерт сказал, что закрытие компании не свидетельствует о более серьезных проблемах в отрасли. Но остановка компании - не единичное событие. В августе компания Mayfield Robotics, производитель домашнего робота Kuri, закрылась, не сумев найти работоспособную бизнес-модель.

В сентябре The New York Times опубликовала статью, в которой раскрыла некоторые внутренние подробности о Boston Robotics, компании, которая вызвала большой ажиотаж видео своих роботов. В то время как Boston Robotics очень продвигается в рекламе трюков и достижений своих роботов, статья New York Times пролила свет на явную человеческую поддержку, которая необходима ИИ роботов для выполнения этих подвигов. Кроме того, до сих пор неясно, какие реальные проблемы в конечном итоге решат дорогие роботы.

В других областях индустрии искусственного интеллекта мы видели истории, когда компании создавали много шумихи вокруг возможностей своего ИИ и не выполняли свои обещания.

С момента своего создания индустрия искусственного интеллекта прошла через множество циклов ажиотажа. В предыдущие десятилетия излишне многообещающие и недооцененные перспективы и возможности искусственного интеллекта привели к тому, что стало известно как «зима искусственного интеллекта» - период, когда интерес и финансирование в этой области резко упали.Вопрос в том, идем ли мы к новой зиме AI?

Предыдущие зимы AI

Существуют разные сведения о том, сколько зим ИИ было и когда они имели место. Но есть два основных периода, в течение которых финансирование и интерес к индустрии искусственного интеллекта снизились, и которые широко известны как первая и вторая зимы искусственного интеллекта.

Первая зима в области ИИ началась в начале 1970-х годов, чуть более чем через десять лет после появления термина «искусственный интеллект». В то время ведущие ученые в этой области обещали всевозможные обещания, что сверхэффективный ИИ не за горами.Считалось, что ИИ скоро превзойдет людей в шашках и шахматах и ​​автоматизирует перевод письменного текста на разные языки. Ни одно из этих обещаний не сбылось до десятилетий спустя. ИИ победил чемпиона мира по шахматам в 1997 году. Даже сейчас машинный перевод все еще пытается сравниться с человеческими переводчиками.

Были также опасения, что ИИ скоро заменит все рабочие места человека. Этого тоже не произошло.

В конце концов, Агентство перспективных исследовательских проектов (ARPA), исследовательское подразделение U.Министерство обороны США (позже переименованное в DARPA) и основной спонсор исследований и разработок в области ИИ сократило финансирование исследователей ИИ, поскольку они не выполнили большую часть своих обещаний. В то время доминирующей формой создания программного обеспечения все еще оставалось программирование на основе правил, в котором разработчики явно указывали все правила, определяющие поведение компьютерной программы. Такой ИИ стал известен как «старый добрый ИИ» или GOFAI.

Второй бум ИИ начался в 1980-х годах с появлением «экспертных систем».«Экспертные системы были шагом в правильном направлении, приближая ИИ к решению реальных задач. Вместо того, чтобы пытаться имитировать общие функции человеческого мозга по решению проблем, экспертные системы были сосредоточены на решении проблем, специфичных для предметной области.

Экспертные системы вызвали интерес и финансирование не только со стороны государственного сектора, но и со стороны технологических компаний, снова вызванных обещаниями и шумихой, а также страхом перед угрозой быстрорастущего технологического сектора в Японии. Но экспертные системы снова не оправдали своих обещаний.А экономика Японии рухнула и так и не стала доминировать в технологической отрасли.

В 1984 году Марвин Мински, один из пионеров индустрии искусственного интеллекта и переживший первую зиму искусственного интеллекта, предостерег от угрозы нового спада в отрасли. Три года спустя первые признаки новой зимы искусственного интеллекта появились, когда рынок специализированных компьютеров для экспертных систем рухнул. В 1990-х годах экспертные системы стали еще одним термином, который, как и искусственный интеллект, стал почти синонимом невыполненных обещаний и потраченных впустую инвестиций.

Текущая шумиха вокруг глубокого обучения

Источник: Flickr (Penn State)

Новый бум ИИ был вызван достижениями в области машинного обучения и глубокого обучения в конце 2000-х - начале 2010-х годов. Идея нейронных сетей, которая существовала на протяжении десятилетий, начала воплощаться в жизнь, когда данные и вычислительные ресурсы стали доступны в изобилии и по очень доступным ценам.

Глубокое обучение помогало компьютерам выполнять задачи, которые было трудно кодифицировать с помощью статических правил, например компьютерное зрение и распознавание голоса.Вскоре глубокое обучение и машинное обучение стали в центре внимания многих крупных технологических компаний и спровоцировали новый виток ажиотажа в индустрии искусственного интеллекта. Многие лидеры мнений начали говорить о преимуществах глубокого обучения, что немного вводило в заблуждение, вызывая как волнение, так и опасения по поводу будущего ИИ. Возобновились дискуссии об общем ИИ, технологии, которая может имитировать решение проблем на уровне человека.

Вскоре даже термин «искусственный интеллект», который подвергался критике после десятилетий невыполненных обещаний, снова стал популярным.Многие компании начали использовать искусственный интеллект, глубокое обучение и машинное обучение как взаимозаменяемые для удовлетворения своих маркетинговых потребностей. Средства массовой информации начали публиковать статьи об ИИ с изображениями хрустальных шаров, роботов-убийц и разумных агентов ИИ, окутывая всю отрасль завесой тайны. Голливуд сыграл свою роль в таких фильмах, как Her и Blade Runner 2049 .

Но пределы глубокого обучения становятся все более очевидными по мере того, как технология находит свое применение во все большем количестве областей.Роботы все еще изо всех сил пытаются имитировать ловкость человеческого ребенка. Несмотря на множество датчиков, камер, радаров и другого высокотехнологичного оборудования, беспилотные автомобили по-прежнему совершают глупые ошибки. Люди с их ограниченным полем зрения и более медленными рефлексами по-прежнему намного лучше, чем автомобили без водителя, в понимании окружающей среды и реагировании на различные ситуации.

Чат-боты, которые должны были участвовать в содержательных беседах, хороши только для выполнения узких задач и быстро становятся катастрофическими, если им дают широкие задачи.

Многие компании, которые преувеличивали возможности своего ИИ в обработке и генерации естественного языка, не смогли выполнить свои обещания. Вместо этого они были вынуждены нанять людей, чтобы восполнить недостатки своего ИИ, что стало известно как эффект «Волшебника страны Оз».

Мы идем к новой зиме AI?

Возрождение ажиотажа вокруг индустрии искусственного интеллекта вызвало критику со стороны некоторых ведущих специалистов в этой области, которые обратились в социальные сети и новостные агентства, чтобы развенчать мифы, окружающие искусственный интеллект.Другие предупреждают, что третья зима ИИ уже началась, и настроения вокруг глубокого обучения и ИИ в целом за последние пару лет поутихли. Даже Джеффри Хинтон, отец современного глубокого обучения, высказал подозрения относительно эффективности «обратного распространения», одного из основных нововведений, лежащих в основе нейронных сетей.

Нам еще предстоит увидеть, приближаемся ли мы к зиме искусственного интеллекта в том смысле, что компании и ученые начинают отдаляться от этой области. В отличие от предыдущих подъемов и спадов индустрии искусственного интеллекта, в этом цикле ИИ не ограничивался исследовательскими лабораториями и нишевыми отраслями.Сегодня глубокое обучение стало неотъемлемой и важной частью многих приложений, которые мы используем в нашей повседневной жизни. И хотя он не выполнил многие из своих обещаний, он решает реальные проблемы.

Возможно, вместо зимы, точнее сказать, что индустрия искусственного интеллекта движется к проверке реальности. Во-первых, мы знаем, что глубокое обучение и нейронные сети даже близко не способны воспроизводить функции человеческого мозга. Мы знаем, что они не заменят рентгенологов или учителей, врачей и многих других специалистов, которые полагаются на человеческое взаимодействие и требуют социализации.Но мы знаем, что человеческий труд будет нарушен, и нам потребуется переподготовка рабочих и специалистов для работы в будущем.

Мы также узнали, что ИИ и человеческий интеллект работают лучше всего, когда их возможности объединены, а не когда они конкурируют. Вот почему многие лидеры отрасли предпочитают использовать термин «расширенный интеллект» для описания ИИ, который подразумевает, что ИИ предназначен для дополнения человеческих возможностей, а не для их замены.

Будут скорректированы ожидания и настроения - и, возможно, финансирование - в отношении глубокого обучения и индустрии искусственного интеллекта.Другие инновации и технологии могут дополнить, улучшить или превзойти глубокое обучение. Но то, чего мы достигли до сих пор, остается. Вы можете рассчитывать на это.

.

Смотрите также