БЕСПЛАТНАЯ ТЕХНИЧЕСКАЯ БИБЛИОТЕКА
Книги серии Библиотека по автоматике
Вы можете бесплатно и без регистрации скачать электронную книгу
Электромагнитные порошковые муфты и тормоза. Могилевский В.Г., 1964 (Библиотека по автоматике №116).
Книги серии Библиотека по автоматике скачать бесплатно.
В книге рассмотрены характеристики, конструкции и методы расчета электромагнитных муфт (ЭПМ) и тормозов (ЭПТ) с сухим порошковым наполнителем, применяемых в различных отраслях машиностроения и приборостроения в Советском Союзе и за рубежом. Рассматривается применение ЭПМ для усилителей мощности в системах автоматического регулирования. Изложены способы измерения магнитных и физико-механических параметров и характеристик материалов, применяемых при изготовлении ЭПМ, в том числе ферромагнитных порошков и постоянных магнитов из феррита бария. Книга предназначена для инженерно-технических работников, занимающихся вопросами проектирования и эксплуатации ЭПМ, ЭПТ и приводов с ЭПМ, а также может быть полезна студентам электротехнических и машиностроительных втузов.
Планшеты и смартфоны давно стали привычной частью повседневной жизни даже самых маленьких детей. Родители часто используют гаджеты, чтобы успокоить малыша или занять его на время, однако ученые все чаще задаются вопросом, как экранное время сказывается на развитии мозга и будущей способности к обучению. Новое исследование показывает, что значение имеет не только продолжительность просмотра, но и возраст, в котором ребенок проводит время перед экраном.
Ученые наблюдали детей от рождения до 8 лет. Оказалось, что больше всего экраны влияют на мозг в два периода - в раннем младенческом возрасте и перед поступлением в школу. У детей, много времени проводивших перед экранами в эти возрастные точки, в 9 лет были несколько хуже успехи в обучении, а в 10,5 лет хуже работала рабочая память - способность удерживать и обрабатывать информацию здесь и сейчас.
Исследователи из Франции и Сингапура проанализировали данные 502 детей и выделили два ключевых этапа. У младенцев мозг развивается очень ...>>
Летняя жара в больших городах все чаще становится серьезным испытанием для людей, работающих на открытом воздухе. Мусорщики, строители и другие специалисты вынуждены проводить часы под палящим солнцем, рискуя перегревом. Китайские инженеры предложили практичное решение - специальные охлаждающие жилеты, которые помогают снизить ощущаемую температуру примерно на 10 градусов.
Пока мир страдает от сильной жары, китайские инженеры разработали "умные" жилеты с климат-контролем. Жилеты с кондиционированием почти не отличаются от обычной рабочей одежды. Главное отличие - в системе охлаждения. В городе Нанкин в жилет вмонтированы два вентилятора, работающих от портативных аккумуляторов. Одного заряда хватает на 3-4 часа непрерывной работы.
В Чанчжоу решили разместить в карманах охлаждающие элементы с материалом, который при нагревании переходит из твердого состояния в жидкое, активно поглощая тепло. Это поддерживает комфортную температуру в течение 2,5-4 часов. Такие жилеты выглядят почти ...>>
Традиционные ветряные электростанции зависят от силы и стабильности ветра у поверхности земли, где воздушные потоки часто бывают слабыми и порывистыми. На больших высотах ветер обычно сильнее и постояннее, поэтому инженеры уже давно рассматривают возможность подъема турбин в воздух. Китайская компания сделала важный шаг в этом направлении, перейдя от испытаний к мелкосерийному производству.
Компания Beijing Linyi Yunchuan Energy Technology запустила мелкосерийное производство летающей ветротурбины S2000, а в провинции Чжэцзян возводят отдельный завод по производству материалов для оболочки аппарата. У компании уже есть предварительные договоренности с прибрежными городами и горными регионами, которые рассматривают возможность использования этой технологии для удовлетворения собственных энергетических потребностей. Прототип, который полгода назад только что поднялся в небо над Сычуанем, теперь превращается в целую отрасль.
Идея S2000 проста: вместо того чтобы устанавливать ветряну ...>>
Случайная новость из Архива
Увеличение масштабов нейронных сетей для глубинного обучения
15.10.2016
Компания Fujitsu объявила о разработке технологии, которая оптимизирует использование внутренней памяти графических процессоров (GPU) с целью поддержать увеличивающиеся масштабы нейронных сетей, используемых для повышения точности машинного обучения.
Одним из методов увеличения масштаба глубинного обучения является распределение одной модели нейронной сети на нескольких компьютерах и выполнение вычислений параллельно. Но большой объем данных, который должен передаваться между компьютерами, создает "пробки", значительно снижая скорость выполнения задач, пояснили в Fujitsu. Для того чтобы воспользоваться всеми возможностями графических процессоров для высокоскоростных вычислений, данные должны храниться во внутренней памяти самих процессоров. Однако этот объем, как правило, меньше объема памяти обычных компьютеров, что ограничивает возможности по увеличения масштаба нейронных сетей.
Fujitsu разработала технологию для оптимизации использования памяти и увеличения масштаба нейронных сетей для вычислений с одним графическим процессором. В новинке не используются методы параллельной организации работы, которые значительно уменьшают скорость чтения. Новая технология уменьшает необходимый объем памяти за счет повторного использования ресурсов: она позволяет в независимом режиме выполнять вычисления для создания данных промежуточных ошибок из взвешенных данных и вычисления для создания взвешенных данных из промежуточных данных. Когда обучение начинается, структура каждого слоя нейронной сети анализируется, и порядок вычислений изменяется для того, чтобы область памяти, в которой расположен больший объем данных, могла повторно использоваться, отметили в компании.
Компания использовала новую технологию в рамках платформы для глубинного обучения с открытым исходным кодом Caffe, измерив уровень потребления внутренней памяти GPU. После запуска обучения технология анализирует структуру нейронной сети и оптимизирует порядок выполнения вычислений и расположение данных в памяти для того, чтобы свободная область памяти могла повторно использоваться. При использовании ее совместно с AlexNet и VGGNet, нейронными сетями распознавания изображений, которые используются для научных исследований, новая технология Fujitsu до 2 раз увеличила масштаб нейронной сети по сравнению с предыдущими аналогами. Таким образом, используемый объем внутренней памяти графического процессора, по оценкам компании, был уменьшен более чем на 40%.
Планирует серийное использование новой технологии с 31 марта 2017 г. в рамках проекта искусственного интеллекта Human Centric AI Zinrai. Кроме того, компания планирует использовать эту технологию вместе с ранее представленной технологией для обработки данных в рамках глубинного обучения методом параллелизации графических процессоров.
Ссылка для скачивания электронной книги
Последние новости науки и техники, новинки электроники: