Только самые внимательные ответят на этот вопрос правильно.

Это пример для версий H6070 из книги, написанной Керниганом. Демонстрирует использование и инициализацию глобальных переменных.

#задачки_Код

И почему это многим не нравится.

🧐 Что такое: Banjo — частная компания, которая получила доступ к государственной системе видеонаблюдения, системам экстренной помощи 911, данным о местоположении государственных транспортных средств и другой конфиденциальной информации в штате Юта, США.

Представители Banjo говорят, что их алгоритмы объединяют эти данные с информацией из соцсетей, спутников и других приложений и «обнаруживают аномалии» в реальном мире. И всё это для того, чтобы якобы помогать полиции предотвращать преступления.

Но вот незадача: нет ни одного подтверждённого случая, когда бы он действительно помог.

Приватность, охрана персональных данных? Да ну, бред какой-то.

Новый биосенсорный датчик позволит роботам «чувствовать»

Когда роботы схватят нас за горло, это будет нежно и точно.

😒 Проблема: с помощью всех своих продвинутых чувств человеки могут брать в руки скользские объекты и не ронять их. Роботы так не могут, чувствительности не хватает.

🙂 Изобрели: биосенсор из цветных микросфер и камеры, которая за всем этим следит.

😯 Как работает: как только «кожа» соприкасается с объектом, микросферы меняют цвет, а камера это фиксирует. Нейронка анализирует сигналы, говорит, насколько плотное прикосновение, какое у него давление и всё-всё, что человеки знают без всяких датчиков.

👥 Кто: Швейцарская высшая техническая школа Цюриха.

😎 И что: обычные сенсоры могу проанализировать силу прикосновения только к одной точке. Новые — к нескольким сразу, то есть практически имитируют человеческие ощущения. Учёные говорят, что производство такой системы дорогим не будет, но позволит сделать хватку роботов более аккуратной, точной и безопасной.

5 полезных функций Excel для начинающих программистов

Необязательно писать код только на языках программирования — Excel тоже подходит.
https://thecode.media/megaexcel/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

Алекса идёт искать.

😒 Проблема: умные колонки и другие голосовые системы типа Алексы или Google Home могут многое, но не знают точное местоположение человека в пространстве. Учёные решили это исправить.

😳 Придумали: систему VoLoc, которая использует эхо голоса человека, отражающееся от стен, и микрофоны Алексы, чтобы определять точное положение пользователя в комнате. А работающий вместе с системой алгоритм помогает отличить ненужный шум от нужных звуков.

👥 Кто: учёные из университета Иллинойса.

😎 И зачем: теперь с помощью VoLoc Алексе, например, не придётся догадываться, к какой комнате имеет отношение команда «включи свет» — это будет определяться по местонахождению пользователя.

👉 Почитать: https://synrg.csl.illinois.edu/papers/voloc_mobicom20.pdf

Теперь проводка не сгорит.

😒 Проблема: работа ИИ требует серьёзного аппаратного обеспечения, ест много энергии и во многих случаях обходится дороже самого проекта, для которого нужна.

😳 Изобрели: вычислительное устройство из штук со сложным названием — программируемых пользователем матриц логических элементов. В сравнении с разборными системами, которыми мы все пользуемся сейчас, новая позволяет в 12 раз увеличить плотность монтажа схемы и может сократить энергопотребление на 80%.

👥 Кто: университет Осаки, Япония.

😎 И что: энергопотребление ниже, кайф.

👉 Почитать: https://resou.osaka-u.ac.jp/en/research/2020/20200218_1

И так сложная неделька была, а тут ещё и нейросеть снова прикинулась человеком и рада.

Где тут фейк?

#дипфейкрадар_Код

Тест: Заменят ли вас роботы? И как быстро?

Зей тук ар джобс!
https://thecode.media/replaceable/

#тест_Код

Когда-нибудь не будем платить за свет.

😢 Проблема: большинство техники в доме работает от электричества, это дорого и неэкологично. А ещё везде провода.

😎 Решение: внутренние фотогальванические элементы, которые могут преобразовывать до 34% видимого света в электричество. Они покрыты красителем, который повышает чувствительность к свету от флуоресцентных ламп и светодиодов.

Кроме того, разработали адаптивную систему управления питанием для датчиков умных устройств на солнечных батареях: вычислительная нагрузка выполняется в зависимости от уровня освещения, чтобы они питались от количества света, который есть. Если света мало, устройство должно работать медленнее и делать на это поправку.

👨‍🔬 Кто придумал: учёные университета Уппсалы в сотрудничестве с Мюнхенским техническим университетом.

Чтобы вы не скучали, собрали для вас в Инстаграме самые огненные видосики 🔥

Подписывайтесь: https://www.instagram.com/thecodemedia/

Придумали алгоритм, который учит робота ходить как человек

Скоро в классики прыгать сможет.

🙂 Придумали: алгоритм, основанный на психологической теории контроля восприятия, которая учит робота балансировать лучше, передвигаться без проблем и хорошо ориентироваться в новых местах.

👥 Кто: учёные Манчестерского университета, Великобритания.

😎 И что: технология работает — с новым алгоритмом робот балансирует намного лучше, чем со старым. Собираются тестировать на роботах с ногами. Такой подход сделает их более устойчивыми и надёжными.

Задача о двоичной мыши и тысяче пробирок

Самое лучшее объяснение двоичной системы счисления:
https://thecode.media/binary-mouse/

#лучшее_Код #задача_Код

Да на мозг запиши сразу, чё ты как этот!

😢 Проблема: устройства «мозг-машина» уже существуют в медицине и исследованиях мозга, но все они не очень удобные и иногда травмоопасные.

😎 Решение: новый аппарат, который получает гораздо больше данных меньшими усилиями.

🧐 Как это: устройство содержит пучок микропроводов, каждый из которых в два раза тоньше человеческого волоса. Эти тонкие провода можно аккуратно вставлять в мозг и подключать снаружи к кремниевому чипу. Чип записывает электрические сигналы мозга, проходящие мимо каждого провода. С помощью этого массива проводов можно видеть, что происходит на уровне одного нейрона.

Уже провели первые тесты на мышах. Сейчас выясняют, как долго эта штука может оставаться в мозге и что ещё эти сигналы могут выявить.

👨‍🔬 Кто: исследователи Стэнфордского университета.

Придумали гибкие макетные платы для ускорения тестирования устройств

Теперь будут выпускать по несколько айфонов в год, но это не сделает нас счастливыми.

😑 Проблема: чтобы сделать умное устройство, нужно разработать все его компоненты и убедиться, что они правильно взаимодействуют. На ранних этапах такой работы используют макетные платы — breadboards. Втыкаешь в них компоненты, перестраиваешь, соединяешь как надо — получается грубый прототип устройства. Но макетные платы плоские и жёсткие, это неудобно.

🙂 Придумали: гибкие макетные платы разных форм, специально для прототипирования новых умных устройств.

😯 Как работает: гнёшь, совмещаешь, тестируешь, быстро находишь хороший вариант соединения, делаешь устройство, выпускаешь. Китайцы его копируют. И по новой.

👥 Кто: Массачусетский технологический институт.

😎 И что: это сильно ускоряет и упрощает процесс тестирования, а следовательно — выпуск в продажу новых девайсов.

Как это устроено: транзисторы

Наши компьютеры основаны на транзисторах. Но на чём основаны транзисторы?
https://thecode.media/summator/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

Отлично, инженеры. Давайте, создавайте мозг компьютера, похожий на человека.

😒 Что: современные компьютеры хороши, но далеки от человеческого мозга. Чтобы уменьшить разницу, Intel выпустила мощную нейроморфную вычислительную систему — Pohoiki Springs. Она вмещает в себя целых 100 млн нейронов, что сравнимо с мозгом небольшого млекопитающего.

🤔 Как работает: лучше, чем традиционные ИИ на базе компьютеров.

🤔 И зачем: ускорит обработку данных и машинное обучение, решит много сопутствующих проблем. Тесты показали, что Pohoiki Springs работает в 1000 раз быстрее обычных процессоров и в 10 тысяч раз эффективнее. Неплохой результат. Ждем, когда Intel замахнётся на млекопитающих покрупнее.

За что все любят Python

Python сейчас везде. Все его любят, хвалят и рекомендуют как первый язык программирования. Откуда такой ажиотаж и стоит ли вам тоже учиться этому языку? Разберемся:
https://thecode.media/marry-me-python/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

От себя не уедешь.

😢 Проблема: у обычных литийионных батарей низкая плотность, их заряда не хватает надолго, поэтому их приходится часто менять, это дорого. А высокопроизводительные батареи высокой плотности взрывоопасны.

😎 Решение: All Climate — устойчивая литийионная батарея с высокой мощностью и выносливостью. Чтобы улучшить производительность в холодном климате, она сама себя нагревает за несколько секунд, в отличие от внешних аккумуляторов, которые нагреваются часами. При быстром нагревании до 60 градусов батарея получает мгновенный прирост мощности.

Батарея сделана из стабильных материалов и выдерживает более четырёх тысяч циклов заряда — это превышает 1,6 млн километров.

Её уже взяли в оборот крупные автомобильные компании, в том числе
BMW. Электрокары с All Climate будут перевозить людей между объектами на следующей зимней Олимпиаде в Пекине.

👨‍🔬 Кто: команда Центра технологий хранения аккумуляторов и энергии (BEST), Пенсильвания, и международная группа учёных.