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"사람"(으)로 총 22,007건 검색되었습니다.
- 국산 알파고 '바둑이'와 싸운 바둑 고수 "AI에 배우는 느낌" 동아사이언스 l2019.09.08
- 소감을 밝혔다. 실전에서 바둑이의 수를 활용할 수 있겠냐는 질문에 이 9단은 “사람은 수읽기에서 AI처럼 깊게 생각을 못하기 때문에 실전에서 사용하려면 연구가 많이 필요하다”면서도 “바둑두면서 둬 볼만한데 하는 생각은 했다”고 말했다. 이 교수는 “바둑이는 모든 수를 국지적으로 두지 ... ...
- 2020년 도심 달릴 초소형전기차 디자인 IDEA서 호평동아사이언스 l2019.09.08
- 수용하는 20대와 기존 내연기관 자동차를 경험하지 않고 첫차로 전기차를 구매하는 사람을 주요 고객으로 생각하고 있다”며 “경제적이면서도 매력적으로 보일 수 있는 디자인을 적용했다”고 말했다. 어반에는 젊은 고객의 눈길을 끄는 새로운 아이디어가 많이 적용됐다. 버터플라이 도어는 ... ...
- [인류와 질병]바이킹과 유산2019.09.08
- 수백만 년 동안의 진화사를 통해서 상당한 수준으로 이미 결정해두었다. 일찍 죽고 싶은 사람은 물론 없겠지만, 사실 개인으로서는 결정할 수 있는 것이 많지 않다. 체화된 자본 가설은 과거에 할머니 가설이라고 불리던 고전적 가설을 개량한 것이다. 할머니 가설이란 할머니, 즉 번식 연령이 ... ...
- 아찔하면서도 매력적인 그네 팝뉴스 l2019.09.08
- 텍스트로, 사진으로 때로는 동영상을 각종 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 올리며 사람들과 공유하고 있지요. 동아사이언스는 이런 흥미로운 일상을 전하는 ‘팝뉴스’와 제휴해 전세계에서 벌어지는 흥미로운 일상을 전해드립니다. 진지하고 무거운 일상에서 잠시 벗어나 팝뉴스가 전하는 가벼운 ... ...
- 보라색 달팽이가 나타났다팝뉴스 l2019.09.07
- 텍스트로, 사진으로 때로는 동영상을 각종 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 올리며 사람들과 공유하고 있지요. 동아사이언스는 이런 흥미로운 일상을 전하는 ‘팝뉴스’와 제휴해 전세계에서 벌어지는 흥미로운 일상을 전해드립니다. 진지하고 무거운 일상에서 잠시 벗어나 팝뉴스가 전하는 가벼운 ... ...
- 의사 출신 노벨평화상 후보자 "日 방사능 오염수는 의학적 위협. 도쿄 올림픽 취소해야 ”동아사이언스 l2019.09.07
- 말했다. 의사 출신의 칼데콧 공동창립자는 방사능 분야 세계 최정상급 전문가 중 한 사람이다. 그는 17살의 나이에 호주 아들레이드대 의대에 입학해 의학 박사 학위를 취득해 미국 하버드의대에서 3년간 학생들을 가르쳤다. 노벨평화상을 받은 ‘핵전쟁 방지를 위한 국제의사기구’ 설립을 주도했고 ... ...
- [에코리포트] 인도의 호랑이 호구조사 프로젝트 어린이과학동아 l2019.09.07
- 일이 매우 중요하다"며 "호랑이가 위험하지 않다는 걸 가르치는 건 오히려 쉬운 편이고, 사람들이 호랑이를 사냥하지 않도록 교육하는 덴 수년의 시간이 걸린다"고 말했습니다. Anyuisky National Park 관련기사 어린이과학동아 17호(9월1일 발행) 호랑이 호구조사 프로젝트 도움 김동진 ... ...
- 많이 풀고, 답 안보고, 즐기면서…수학 잘 하는 비결은 제각각수학동아 l2019.09.07
- 생각하는데, 첫 번째는 이론체계를 확장해 나가는 사람이고, 두 번째는 난제를 해결하는 사람이에요. 저는 난제를 풀어서 인류의 지식이 한 단계 발전하는 데 기여하고 싶어요. 조영준 저는 가끔 ‘수학이 어디에 쓸모가 있을까?’ 라고 의문이 들 때가 있는데, 그런 점에서 이론체계를 확립하고 ... ...
- [독자와 함께 해봤습니다]내 안의 달리기 본능을 깨워라과학동아 l2019.09.07
- 식사시간, 하루 중 가장 피곤한 시간 등 생활 패턴을 파악할 수 있게 됐다는 것이다. 두 사람은 앞으로 매일 달리기를 실천하며 시간을 조금씩 늘리기로 했다. 그리고 그 변화를 두달 뒤 독자들에게 전하겠다고 약속했다. 그들의 건강한 변화를 응원한다. 생각해보면 우리는 모두 타고난 달리기 ... ...
- 매일 쏟아지는 3만개 은하 정보 처리하는 '기초과학 빅데이터 시대'동아사이언스 l2019.09.07
- 활용해 케플러 법칙을 구하는 법을 배운다”며 “하지만 실제로는 케플러가 70년 전 사람”이라고 말했다. 법칙의 발견 순서와 반대로 근원이 되는 법칙이 발견된 것이다. 이 연구원은 “케플러가 현재의 기계학습이라면 뉴턴은 자연과학을 연구하는 연구자인 셈”이라며 “기계학습이 밝혀낸 ... ...
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