Come promesso, per la 3CN, rendo disponibile due presentazioni sugli argomenti trattati nei primi giorni di avvio dell’anno scolastico:
Le slide sono una guida succinta degli argomenti trattati a lezione. Nei prossimi giorni inserirò ulteriori slide.
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Per moltiplicare un numero per 11 e sufficiente sommare le coppie di numeri partendo da destra all’interno del numero dato esclusi i numeri sui bordi che vanno ripetuti.
Vediamo un esempio:
consideriamo il seguente prodotto: 324 x 11
Riassumendo (*):
(3)(3+2)(4+2)(4)=3564
(*) i gruppi di parentesi non sono da intendersi moltiplicati tra loro
Adesso vediamo cosa succede quando la somma di due cifre interne supera il dieci.
Si consideri il prodotto:
967 x 11
e quindi:
967 x 11 = 10637
Semplice vero?
Con un po’ di allenamento potete diventare molto veloci e stupire i vostri compagni di classe 🙂
Ho aggiundo nella seconda sidebar una raccolta di filmati intitolata: “Come lavora la mente” sono sempre filmati provenienti dai TED Talks che hanno come argomenti la mente, la creatività e la psicologia, li ritengo estremamente interessanti da un punto di vista didattico. Se desiderate vedere tutta la collezione potete effettuare un reload della pagina, in modo radom viene offerta una nuova proposta. Tra questi metto in evidenza: Elizabeth Gilbert on nurturing creativity:
Vi ricordo che molti TED Talks sono sottotitolati in italiano, per maggiori informazioni seguite il link.
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Dal Robotic Locomotion Grup del MIT computer science and artificial intelligence laboratori (CSAIL) vi propongo il filmato di LittleDog un robot quadrupede in grado di percepire la struttura degli ostacolini che incontra ed adattare il suo movimento.
Researchers at places like MIT have been using Boston Dynamics‘ LittleDog robot for years now as a testbed to teach legged robots to learn how to traverse variable terrain on their own. This video shows some highlights of a “dynamic double-support gait,” which means (as near as I can tell) that LittleDog is supporting itself, at times, on only two of its four legs. This is a substantially more efficient way of negotiating terrain than we first saw two years ago. LittleDog also demonstrates some markedly biological ways of negotiating obstacles (with the possible exception of the belly flop on the Jersey barrier)… I especially liked how it pranced in place slightly before tackling each stair. All this stuff is obviously a lot of work for a little bot, since poor LittleDog completely collapses at the end of every test.
LittleDog, remember, is teaching itself the most efficient way to negotiate these surfaces. Overhead cameras examine the terrain and plan out LittleDog’s route by computing a ‘cost’ for each step, which takes into account the distance moved towards the goal as well as the potential for a fall. After a lot of trial and error, LittleDog figures out how to best compromise between progress and stability, and the lessons it learns could be propagated up to other, larger quadruped robots.
This video is from Phase 2 of DARPA’s Learning Locomotion program… MIT’s LittleDog team was awarded funding for Phase 3 of this program back in 2008, so we’ll keep you updated.
fonte: botjunkie