Digitrode

В одном из аэропортов Дубая посетителям предоставляется возможность использовать беспилотный «транспорт для пассажиров», чтобы перемещаться между терминалами. Эта система движется по заданным рельсам, повторяя маршрут без необходимости в операторе. Такие автоматизированные транспортные системы применяются в аэропортах по всему миру. Этот опыт напоминает аналогичные применения в робототехнике, такие как автоматизированные управляемые транспортные средства (AGV) и автономные мобильные роботы (AMR).

Квантовые компьютеры с лёгкостью взломают существующие криптографические ключи, оставив критически важные данные доступными для киберпреступников. Чтобы противостоять этой угрозе, учёные и инженеры разрабатывают новые алгоритмы, которые будут невозможны для взлома даже самыми мощными квантовыми машинами.

Одной из самых динамично развивающихся областей микроэлектроники сегодня являются гибкие и растягивающиеся электронные устройства. Эти инновационные технологии открывают новые возможности для создания электроники, способной адаптироваться к самым разнообразным поверхностям и условиям, от носимых устройств до медицинских имплантатов и гибких дисплеев.

С развитием материаловедения и нанотехнологий становится возможным создание устройств, которые могут сгибаться, скручиваться и растягиваться, сохраняя при этом функциональность. В этой статье мы рассмотрим последние достижения в области гибкой электроники, её возможные применения и перспективы развития.

Хотя машинное обучение (МО) может показаться сложным и трудоемким для новых исследований в этой области, часто обратное справедливо для создания доказательства концепции (proof of concept или POC). Целью POC является быстрая демонстрация того, что приложение или идея осуществимы с помощью МО, что не нужно делать с нуля. Вместо того, чтобы обучать модель или создавать что-то совершенно новое, можно использовать существующие сторонние или открытые ресурсы (Open Source).

Мы обсудим, как использовать некоторые этапы при разработке модели POC. Мы получим руководство о том, как подходить к разработке, особенно с точки зрения того, когда использовать многочисленные доступные ресурсы в экосистеме МО, которые постоянно обновляются. В этой статье описываются некоторые ключевые инструменты, программные пакеты и предварительно обученные хабы моделей, которые помогают успешно построить МО POC.

Существует несколько типов нейронных сетей (NN). Рекуррентные нейронные сети (RNN) могут «запоминать» данные и использовать прошлую информацию для выводов. В этой статье рекуррентные нейронные сети сравниваются с сетями прямого распространения (FFNN), которые не могут помнить, затем углубимся в концепцию обратного распространения во времени (BPTT) и завершим рассмотрением RNN с долговременной краткосрочной памятью (LSTM).

RNN и FFNN обрабатывают информацию по-разному. В FFNN информация перемещается напрямую из входного слоя в скрытые слои и в выходной слой. В результате FFNN не имеют памяти о предыдущих входах и бесполезны для прогнозирования будущего. Единственное использование прошлой информации в FFNN – это обучение. После обучения сети прошлая информация не учитывается. FFNN используются для задач классификации и распознавания.

Разделение крупных объектов на более удобные части перед 3D-печатью дает больше преимуществ, чем размещение их на небольшой платформе для печати. Легко предположить, что процесс сложный и может повлиять на качество печати. Однако, как правило, это не так, когда соединения спроектированы эффективно. Эта статья смотивирует вас разделять крупные детали, даже если ваш принтер сможет напечатать их за один раз.

Разработка встраиваемых систем всегда требует особого внимания к эффективности, надежности и ресурсоемкости. В последнее время технологии искусственного интеллекта (ИИ) начали активно проникать в эту область, предоставляя разработчикам новые инструменты для ускорения и улучшения процессов проектирования и тестирования. В этой статье мы рассмотрим полезные сервисы и программы, основанные на ИИ, которые могут значительно облегчить работу разработчиков встраиваемых систем.

Последние достижения в области технологий предоставили возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в руки обычных пользователей. Искусственный интеллект обеспечивает инновации практически во всех отраслях промышленности, где его способность адаптироваться и реагировать на меняющиеся требования создает новые захватывающие возможности. От автомобилей, на которых мы ездим, до умных ферм, которые формируют будущее сельскохозяйственной отрасли, трудно найти отрасль, которая не будет преобразована с помощью ИИ.

Встречайте мягкую робототехнику. Вместо использования стали и графита мягкая робототехника включает в себя гибких роботов, изготовленных из таких материалов, как силикон, резина и гель, что обеспечивает им диапазон и стиль движений, которые практически невозможны для традиционной машины. Поскольку они двигаются и ведут себя уникально, эти роботы обладают рядом преимуществ перед своими стальными собратьями, включая улучшенную устойчивость к столкновениям и повышенную способность выполнять сложные движения.

Сегодня мы рассмотрим, как появилась мягкая робототехника, подчеркнем ее особенности и новые области применения, которые в настоящее время изучаются.

Появление ChatGPT ознаменовало поворотный момент в развитии искусственного интеллекта (ИИ). Эта языковая модель покорила мир, продемонстрировав невероятный потенциал ИИ, способный произвести революцию в различных аспектах нашей жизни. Скорее всего, вы уже столкнулись с появлением чат-ботов с искусственным интеллектом и, вероятно, задаетесь вопросом, как они так быстро разрослись и куда они пойдут.

Сегодня мы рассмотрим развитие ChatGPT и исследуем его влияние на развитие искусственного интеллекта и разнообразных приложений в различных отраслях.