Бесплатная техническая библиотека
Уход за пострадавшими и больным
Основы первой медицинской помощи / Уход за пострадавшими и больным
Основы первой медицинской помощи. Уход за пострадавшими и больным:
Смотрите другие статьи раздела Основы первой медицинской помощи:
Последние новости науки и техники, новинки электроники:
Робот Bean-Bot без моторов и программирования
07.09.2026
Робототехнику трудно представить без электродвигателей, аккумуляторов, датчиков и управляющего программного обеспечения. Однако исследователи Итальянского технологического института продемонстрировали, что для выполнения довольно сложных движений все эти компоненты иногда вовсе не обязательны. Созданный ими миниатюрный робот Bean-Bot способен самостоятельно прыгать, катиться, скользить, переворачиваться и преодолевать наклонные поверхности, используя энергию нагрева и особенности собственной конструкции.
Идея разработки возникла благодаря необычному природному механизму. За основу специалисты взяли мексиканскую фасоль, которая способна неожиданно перемещаться из-за находящейся внутри семени личинки моли. В лаборатории биомиметической мягкой робототехники эту природную особенность переосмыслили с инженерной точки зрения. Получившийся Bean-Bot представляет собой легкую оболочку характерной формы, пружину из материала с памятью формы и несколько магнитов.
Основным источником энергии ...>>
Ультраширокий монитор LG 40HT513D
07.09.2026
Компания LG Electronics презентовала свой новый профессиональный дисплей 40HT513D, сочетающий большую рабочую площадь с функциями, ориентированными специально на медицинские учреждения.
Монитор оснащен 40-дюймовой изогнутой IPS Black-панелью с соотношением сторон 21:9 и разрешением 5120 x 2160 пикселей, что соответствует примерно 11 мегапикселям. Такая конфигурация позволяет разместить на одном экране несколько диагностических изображений без разделительных рамок, которые неизбежно возникают при использовании отдельных мониторов. Устройство предназначено для работы с рентгеновскими снимками, компьютерной и магнитно-резонансной томографией, а также другими медицинскими изображениями и получило разрешение Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) в качестве медицинского устройства.
По оценке LG, по площади рабочего пространства один 40HT513D способен заменить конфигурацию из трех 3-мегапиксельных медицинских мониторов. Для специалистов по лучевой диагностике это ...>>
Происхождение изображений ИИ становится все труднее установить
06.09.2026
Генеративный искусственный интеллект способен создавать изображения, в которых угадываются особенности определенных художественных стилей, однако установить источник конкретного визуального элемента оказывается значительно сложнее. Исследование специалистов лаборатории MIT CSAIL показывает, что по мере увеличения обучающего набора данных надежно определить, какое именно изображение повлияло на результат работы модели, становится практически невозможно.
Чтобы изучить эту проблему, исследователи создали около двух десятков собственных диффузионных моделей и обучили их на наборах, содержащих от нескольких сотен до сотен тысяч изображений. В экспериментах использовались фотографии лиц, а также произведения различных художников. Независимо от размера и состава наборов данных ученые наблюдали одну закономерность: чем больше изображений использовалось для обучения, тем труднее становилось определить вклад отдельной работы в последующий результат. Это явление авторы назвали "утратой атрибуц ...>>
| Случайная новость из Архива Беспилотный автомобиль вычислит лихачей
04.04.2022
В Мэрилендском университете разработали новую методику симуляции поведения водителей на дороге для обучения автономных транспортных средств.
Метод моделирования дорожных ситуаций, разработанный исследователями из Университета Мэриленда, основан на классификации поведения других участников дорожного движения. Эта модель, которую авторы назвали CMetric, анализирует траектории движения других водителей и пешеходов. На основе анализа и данных, получаемых с использованием компьютерного зрения, алгоритм может предсказывать возможные действия участников дорожного движения.
"С помощью CMetric наш симулятор может генерировать виртуальных автомобилистов с различным стилем вождения для предварительного обучения беспилотных машин, - говорит Ангелос Маврогианнис, один из разработчиков модели. - Моделирование разнородного поведения при вождении - основной элемент нашей работы. Мы используем модель глубокого обучения с подкреплением, основанную на DQN (Deep Q-Network)".
Разработчики отмечают, что в последние годы многие компании работают над созданием безопасных и надежных беспилотных транспортных средств. Однако для повсеместного использования такие машины должны уметь передвигаться по самым разным дорогам, не сталкиваться с другими транспортными средствами, пешеходами, велосипедами, животными или иными препятствиями.
"Несмотря на большой интерес к автономному транспорту, современные методы искусственного интеллекта не учитывают поведение людей-водителей или других беспилотников на дороге, - указывает профессор Динеш Маноча, соавтор работы. - Цель нашей работы - создать надежные технологии, которые будут обнаруживать и классифицировать поведение других участников движения (машин, автобусов, грузовиков, велосипедов, пешеходов) и использовать полученные данные при движении".
Поведение за рулем, по мнению разработчиков, можно разделить на две основные категории: консервативное и агрессивное вождение. Консервативные водители более осторожны и внимательны, а агрессивные водители склонны к опасным маневрам и резким движениям.
Точное обнаружение этих моделей поведения может быть очень полезным для автономных транспортных средств, особенно в критические моменты (например, при смене полосы движения или въезде на шоссе). Понимание действий других водителей позволяет ИИ соответствующим образом адаптировать свою траекторию, принять меры безопасности.
"Автономные навигационные системы обычно обучаются перед проведением полевых испытаний, - сказал Рохан Чандра, соавтор разработки. - Мы представляем новый симулятор, основанный на поведении, который может имитировать большое количество различных вариантов поведения, наблюдаемых в реальных сценариях дорожного движения. Это означает, что базовая навигационная система может быть обучена обрабатывать сложное поведение водителей в городской среде".
|
Другие интересные новости:
▪ Доступ к компьютеру под контролем
▪ Собаки тоже плачут от радости
▪ Похудение и склонность к рисковому поведению
▪ Фотоаппарат с постфокусировкой
▪ Экологичный парогенератор для опреснения и очистки воды
Лента новостей науки и техники, новинок электроники
Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:
▪ раздел сайта Электричество для начинающих. Подборка статей
▪ статья Здесь Родос, здесь прыгай! Крылатое выражение
▪ статья Каковы размеры самого большого медведя? Подробный ответ
▪ статья Жерушник земноводный. Легенды, выращивание, способы применения
▪ статья Мыла из переведенных в твердое состояние (гидрогенизированных) жидких жиров и масел. Простые рецепты и советы
▪ статья Простой регулируемый преобразователь на дискретных элементах, 12-36 вольт. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники
Главная страница | Библиотека | Статьи | Карта сайта | Отзывы о сайте
www.diagram.com.ua
2000-2026
