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
😒 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
😒 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
Где тут фейк?
#дипфейкрадар_Код
Я знаю правильный ответ!
Anonymous Quiz
41%
Фейк слева
33%
Фейк справа
15%
Это две фотки
11%
Тут людей нет
Тест: Заменят ли вас роботы? И как быстро?
Зей тук ар джобс!
https://thecode.media/replaceable/
#тест_Код
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.
😢 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/
Подписывайтесь: https://www.instagram.com/thecodemedia/
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
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.
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
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.
😢 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.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
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.
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
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.
😒 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
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.
😢 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.
130 тысяч рублей за работу бэкенд-разработчика. Что это значит?
Продолжаем сагу «ЗОШТО ТАКИЕ ДЕНЖЫЩА»:
https://thecode.media/to-be-back/
#объяснялово_Код
Продолжаем сагу «ЗОШТО ТАКИЕ ДЕНЖЫЩА»:
https://thecode.media/to-be-back/
#объяснялово_Код
Интересно, а можно научить их специально врезаться?
🤕 Проблема: роботы в пространстве ориентируются не всегда, поэтому врезаются то в людей, то в углы. Это обходится дорого.
😳 Изобрели: фреймворк с нейронкой, которая анализирует «восприятие» робота и позволяет ему ориентироваться в пространстве самостоятельно.
😯 Как работает: нейронка с новым подходом анализирует всё-всё-всё — как человек двигается, какая длина шага и так далее. Благодаря этому избегает столкновений даже с близкого расстояния и не врезается в человека, если тот выходит из-за угла. Наверное, может крикнуть «Куда прёшь!»
👥 Кто: Google, Калифорнийский университет.
😎 И что: этот подход более эффективный, работает лучше классического обучения. Особенно это важно для промышленных моделей и автопилота.
👉 Почитать: https://arxiv.org/pdf/2003.09354.pdf
🤕 Проблема: роботы в пространстве ориентируются не всегда, поэтому врезаются то в людей, то в углы. Это обходится дорого.
😳 Изобрели: фреймворк с нейронкой, которая анализирует «восприятие» робота и позволяет ему ориентироваться в пространстве самостоятельно.
😯 Как работает: нейронка с новым подходом анализирует всё-всё-всё — как человек двигается, какая длина шага и так далее. Благодаря этому избегает столкновений даже с близкого расстояния и не врезается в человека, если тот выходит из-за угла. Наверное, может крикнуть «Куда прёшь!»
👥 Кто: Google, Калифорнийский университет.
😎 И что: этот подход более эффективный, работает лучше классического обучения. Особенно это важно для промышленных моделей и автопилота.
👉 Почитать: https://arxiv.org/pdf/2003.09354.pdf
😑 Проблема: создание батарей с кремниевым анодом не за горами, но препятствий много. Например, такие батареи увеличиваются в размере на 400%, то есть анод раздувается и трескается. Страшно.
🤗 Решили: использовать пористый твёрдый материал, в каждой поре которого находится кремний. При работе он может раздуваться, сколько хочет, но это уже не сломает батарейку и она не лопнет у вас в руках.
👥 Кто: компания Enevate.
😎 И что: ещё один шаг на пути к созданию батарей нового поколения. Медленно, но верно. Надеемся, что выпустят их быстрее заявленного срока.
🤗 Решили: использовать пористый твёрдый материал, в каждой поре которого находится кремний. При работе он может раздуваться, сколько хочет, но это уже не сломает батарейку и она не лопнет у вас в руках.
👥 Кто: компания Enevate.
😎 И что: ещё один шаг на пути к созданию батарей нового поколения. Медленно, но верно. Надеемся, что выпустят их быстрее заявленного срока.