Roborock Qrevo Pro робот-пылесос 7000pa мощность всасывания чистка края чистка 60 ℃ горячая вода чистка пола робот для дома

https://alii.pub/78jp1b?erid=2SDnjdvo6wP

Хорошо промел все и промыл, по плинтусам и цоколям мебели не елозит, аккуратно проходится щеткой и тряпкой. Версия глобальная (без русской озвучки, но, думаю, со временем можно будет прошивку обновить), приложение на русском, подключается легко. На ковры запрыгивает легко, щетку приподнимает и начинает сильнее засасывать пыль. В общем, пока осваиваемся.

ООО "АЛИБАБА.КОМ (РУ)" ИНН 7703380158

Подпишись на наш ТГ https://t.iss.one/club_arduino

Библиотека с книгами https://t.iss.one/Geek_book_hub

Канал по Али https://t.iss.one/Ali_radio_top

Андроид софт премиум https://t.iss.one/Pirate_Gram

Сделано в Китае: новые мемристоры ускорили обработку данных ИИ в 7,7 раз

Китайские исследователи представили новую технологию обработки и сортировки данных системами ИИ с использованием мемристоров.

Мемристоры — электронные элементы, способные изменять сопротивление в зависимости от того, какие электрические заряды протекают сквозь них. Они способны имитировать функции обработки и хранения информации подобно тому, как это делает человеческий мозг.

Китайские ученые объединили использование мемристоров с передовым алгоритмом сортировки данных для более эффективной обработки больших объемов информации. По их словам, такой подход может помочь преодолеть ограничение производительности не только в вычислениях, но и в системах искусственного интеллекта и проектировании оборудования.

Кроме ИИ, потенциальные приложения с использованием этой технологии включают интеллектуальные транспортные системы, анализирующие изображения в режиме реального времени, и финансовые услуги, требующие быстрой оценки рисков. Команда исследователей создала прототип аппаратной сортировки на основе мемристоров. По результатам испытаний этот прототип успешно справился с такими задачами, как составление маршрута, обеспечив более высокую производительность и меньшее потребление энергии по сравнению с традиционными методами сортировки.

Отмечается, что в целом система продемонстрировала увеличение пропускной способности в 7,7 раз и в 160 раз лучшую энергоэффективность. Кроме этого эффективность использования объема памяти выросла в 32 раза. Исследователи также объясняют, что сортировка информации остается ключевым фактором, ограничивающим производительность многих приложений, от ИИ до баз данных, поиска в интернете и научных вычислений.

Традиционные вычислительные системы основаны на архитектуре фон Неймана, которая разделяет функции хранения и обработки данных, обычно используя центральный процессор для выполнения вычислений. Китайские исследователи отмечают, что архитектура фон Неймана имеет весомый недостаток, ограничивающий скорость передачи данных между памятью и процессорами. Они подчеркивают, что хотя система с использованием мемристоров может помочь преодолеть эти ограничения, современные системы по-прежнему зависят от операций сравнения, что ограничивает производительность сортировки. 

В отличие от обычных резисторов, которые просто уменьшают поток электричества в цепи, мемристоры обладают уникальной способностью запоминать, сколько электрического заряда прошло через них. Эта функция памяти позволяет мемристорам регулировать свое сопротивление на основе предыдущей активности, что позволяет им выступать как компонентами хранения, так и компонентами обработки.

Объединив эти функции, мемристоры могут устранить необходимость передачи данных между отдельными блоками памяти и обработки, что потенциально приведет к созданию более быстрых и энергоэффективных вычислительных систем. Традиционная аппаратная сортировка опирается на центральные процессоры, графические процессоры или специализированные чипы, которые сравнивают числа шаг за шагом с помощью алгоритмов сортировки. Вместо этого новый метод использует мемристоры для выполнения итеративной сортировки на основе поиска, находя минимальные или максимальные значения без прямого сравнения каждой пары, что в свою очередь экономит время и энергию.