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.
Как установить Python на компьютер и начать на нём писать
Всего 10 минут — и готово.
https://thecode.media/py-install/
#лучшее_Код #объяснялово_Код
Всего 10 минут — и готово.
https://thecode.media/py-install/
#лучшее_Код #объяснялово_Код
Как думаете, справится семья или нет?
Anonymous Quiz
15%
Да, справится, математика сходится
52%
Нет, всё тщетно, идея бредовая
12%
Да, ещё и лишние санитайзеры останутся
21%
Да, но только если в аптеку сходят все по очереди
Товарищ майор услышит каждого.
😒 Проблема: отслеживать сигналы на всех существующих радиочастотах — это сложно, долго и незаметно не сделаешь, потому что нужны антенны, усилители и прочее оборудование.
🔫 Изобрели: в армии США придумали универсальный квантовый датчик, который способен делать это всё без огромного количества устройств.
😯 Как работает: ловит сигналы на частотах от 0 до 100 ГГц. Для этого использует сверхчувствительные ридберговские атомы. Они ловят любые сигналы. Такой датчик получается очень маленьким, и обнаружить его извне практически невозможно.
👥 Кто: армия США.
😎 И что: усовершенствовали систему радиосвязи, сделали её меньше и снизили шансы обнаружения. Хорошо для армейского оборудования, гражданским тоже дадут поиграть.
😒 Проблема: отслеживать сигналы на всех существующих радиочастотах — это сложно, долго и незаметно не сделаешь, потому что нужны антенны, усилители и прочее оборудование.
🔫 Изобрели: в армии США придумали универсальный квантовый датчик, который способен делать это всё без огромного количества устройств.
😯 Как работает: ловит сигналы на частотах от 0 до 100 ГГц. Для этого использует сверхчувствительные ридберговские атомы. Они ловят любые сигналы. Такой датчик получается очень маленьким, и обнаружить его извне практически невозможно.
👥 Кто: армия США.
😎 И что: усовершенствовали систему радиосвязи, сделали её меньше и снизили шансы обнаружения. Хорошо для армейского оборудования, гражданским тоже дадут поиграть.
Мама против вирусов
Дурная арифметическая задачка на злобу дня. Чисто выпустить пар:
https://thecode.media/ill-be-clean/
#задача_Код
Дурная арифметическая задачка на злобу дня. Чисто выпустить пар:
https://thecode.media/ill-be-clean/
#задача_Код
Больше красивых обоев для рабочего стола.
🧐 Что такое: придумали новую камеру, которая может позволить гипертелескопам снимать в высоком качестве несколько звёзд одновременно за пределами Солнечной системы. Многопольный гипертелескоп с такой камерой в состоянии получать детальное изображение небесных тел: планет, пульсаров, шаровых скоплений и далёких-далёких галактик.
👨🔬 Кто: Оптическое общество и междисциплинарная группа учёных.
🧐 Что такое: придумали новую камеру, которая может позволить гипертелескопам снимать в высоком качестве несколько звёзд одновременно за пределами Солнечной системы. Многопольный гипертелескоп с такой камерой в состоянии получать детальное изображение небесных тел: планет, пульсаров, шаровых скоплений и далёких-далёких галактик.
👨🔬 Кто: Оптическое общество и междисциплинарная группа учёных.