Бельгийцы научат дроны высшему пилотажу - «Новости сети» » Самоучитель CSS
Меню
Наши новости
Учебник CSS

Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.

Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3

Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.

Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы

Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)

Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода

Самоучитель CSS

Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5

Новости

Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости

Справочник CSS

Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript

Афоризмы

Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы

Видео Уроки


Наш опрос



Наши новости

      
      
  • 24 марта 2016, 16:20
29-04-2020, 12:01
Бельгийцы научат дроны высшему пилотажу - «Новости сети»
Рейтинг:


Когда ты большой, обходить препятствия много ума не надо. Их можно даже не замечать. Другое дело маленький и юркий дрон, встреча которого со стенкой, веткой, столбом закончится там же, где началась. В жизни с задачей безопасного пилотирования и уклонения от препятствий легко справляется относительно маленький аналоговый мозг птиц. Но рукотворные цифровые решения с той же функциональностью представляются всё ещё слишком большими для маленьких дронов. Или уже нет?
Бельгийцы научат дроны высшему пилотажу - «Новости сети»


Бельгийский исследовательский центр Imec сообщил об интересной разработке. Сводная группа инженеров спроектировала первый в мире чип на основе нейронной сети для обработки радиолокационных сигналов. Утверждается, что процессор (или ускоритель) на основе спайковой рекуррентной нейронной сети потребляет в 100 раз меньше «традиционных решений» и имеет в 10 раз меньшие задержки. Это означает, что дроны или любая другая автономная система с использованием радаров, лидаров, сонаров и прочего будет практически мгновенно реагировать на препятствия и тратить на расчёты, предотвращающие столкновения, минимум энергии.


Первоначально чип SNN (спайковая нейронная сеть) разрабатывался бельгийцами для расшифровки показаний приборов ЭКГ (съём электрокардиограмм). Однако получившийся в результате микропроцессор превзошёл все ожидания. Рекордно низкое потребление и мизерные задержки перевели разработку в плоскость систем с автопилотами. Более того, они подходят и для дронов, размеры которых и ограниченная ёмкость батарей не позволяли им быть слишком умными и сообразительными.


По данным разработчиков, спайковая нейронная сеть в составе чипа классифицирует микродоплеровские сигнатуры радиолокаторов с использованием всего 30 мкВт мощности, а интеллектуальная маломощная радиолокационная система определяет приближающиеся объекты за считанные миллисекунды. Впрочем, это не ограничивает использование чипа в таких сферах, как распознавание речи или расшифровка показаний медицинских приборов или данных с других произвольных наборов датчиков. Но предложенное сочетание экономности, эффективности и производительности обещает привести к появлению портативных решений с достаточно сильным интеллектом.
Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.
Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.
Есть вопросы. Напишите нам.
Общие правила  поведения на сайте.

Когда ты большой, обходить препятствия много ума не надо. Их можно даже не замечать. Другое дело маленький и юркий дрон, встреча которого со стенкой, веткой, столбом закончится там же, где началась. В жизни с задачей безопасного пилотирования и уклонения от препятствий легко справляется относительно маленький аналоговый мозг птиц. Но рукотворные цифровые решения с той же функциональностью представляются всё ещё слишком большими для маленьких дронов. Или уже нет? Бельгийский исследовательский центр Imec сообщил об интересной разработке. Сводная группа инженеров спроектировала первый в мире чип на основе нейронной сети для обработки радиолокационных сигналов. Утверждается, что процессор (или ускоритель) на основе спайковой рекуррентной нейронной сети потребляет в 100 раз меньше «традиционных решений» и имеет в 10 раз меньшие задержки. Это означает, что дроны или любая другая автономная система с использованием радаров, лидаров, сонаров и прочего будет практически мгновенно реагировать на препятствия и тратить на расчёты, предотвращающие столкновения, минимум энергии. Первоначально чип SNN (спайковая нейронная сеть) разрабатывался бельгийцами для расшифровки показаний приборов ЭКГ (съём электрокардиограмм). Однако получившийся в результате микропроцессор превзошёл все ожидания. Рекордно низкое потребление и мизерные задержки перевели разработку в плоскость систем с автопилотами. Более того, они подходят и для дронов, размеры которых и ограниченная ёмкость батарей не позволяли им быть слишком умными и сообразительными. По данным разработчиков, спайковая нейронная сеть в составе чипа классифицирует микродоплеровские сигнатуры радиолокаторов с использованием всего 30 мкВт мощности, а интеллектуальная маломощная радиолокационная система определяет приближающиеся объекты за считанные миллисекунды. Впрочем, это не ограничивает использование чипа в таких сферах, как распознавание речи или расшифровка показаний медицинских приборов или данных с других произвольных наборов датчиков. Но предложенное сочетание экономности, эффективности и производительности обещает привести к появлению портативных решений с достаточно сильным интеллектом.
Просмотров: 429
Комментариев: 0:   29-04-2020, 12:01
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

 
Еще новости по теме:



Другие новости по теме: