Результаты поиска потегуинженеры

Дополнительные фильтры

Теги:

инженерыновый тег

Автор поста

Рейтинг поста:

-∞050100150200300400+

Найдено: 48

Сортировка:

рейтингдата

LYVrus

образовачкроватьинженерыфорд

Инженеры компании Ford научили кровать бороться с любителями занять чужую половину.

nplus1.ru/news/obrazovach

Милый, кажется, ты опять забываешь, гое твоя половина
дорогая
Жена опять проснулась,образовач,кровать,инженеры,форд

Компания Ford разработала прототип умной кровати, которая не дает партнерам занимать сторону друг друга.

Она оборудована датчиками давления, отслеживающими положение людей на матрасе, который автоматически двигается с помощью конвейерного механизма, возвращая человека на его сторону кровати, сообщается в блоге компании.
Кровать состоит из каркаса, внутри которого расположен матрас. Сам матрас закреплен на конвейерной ленте с датчиками давления. Во время сна кровать виртуально делит кровать на две половины, «принадлежащие» каждому из партнеров. Если данные с датчиков показывают, что партнер переместился на чужую половину, конвейерная лента сдвинет матрас таким образом, чтобы партнеры снова оказались на своих половинах кровати.

Отличный комментарий!

а как на ней трахаться? онаж будет постоянно двигаться

14.02.2019, 06:45

+7,6

14.02.2019, 07:23

+32,0

образовачРоботученыеинженеры

Четвероногого робота научили вставать с колен.

Образовач/nplus1.ru
Швейцарские, немецкие и американские инженеры научили робота ANYmal ходить, бегать и восстанавливаться после падений, используя нейросетевой алгоритм, а не заданные вручную алгоритмы-контроллеры. Особенность работы также заключается в том, что сначала алгоритм обучался во время симуляции, а затем выученный навык удалось перенести на реального робота, рассказывают авторы статьи в Science Robotics.

Инженеры уже создали множество ходячих роботов разных конструкций, в том числе достаточно совершенных. К примеру, широко известны роботы компании Boston Dynamics, способные удерживаться на ногах после ударов. Однако помимо аппаратной составляющей не менее важна программная. И здесь пока существует явная проблема — обычно инженерам приходится разрабатывать алгоритмы-контроллеры самостоятельно, основываясь на поведении реальных ходячих животных или виртуальных моделей. Такой подход отнимает много времени, а также не гарантирует, что разработчики найдут оптимальную походку для имеющейся конструкции. Существуют работы, в которых инженеры использовали нейросеть для управления и сначала симулировали ее поведение в виртуальном мире, а затем переносили в реальный, но в них использовались роботы с простой конструкцией.

Группа инженеров под руководством Марко Хюттера (Marco Hutter) из Швейцарской высшей технической школы Цюриха использовала аналогичный подход, но применила его для гораздо более сложного по конструкции робота ANYmal. Он имеет четыре ноги, состоящие из двух сегментов. Всего в роботе установлено 12 электромоторов — по три на каждую ногу, два из которых сгибают ее, а один, установленный в основании, отклоняет всю ногу вбок относительно корпуса.

Исследователи применили двухступенчатый подход, при котором одна нейросеть отвечает за планирование движений сегментов в целом, а вторая получает эти движения и подбирает конкретные значения усилия для каждого электромотора. Обе сети имеют структуру многослойного перцептрона. Для их обучения различным движениям авторы использовали метод обучения с подкреплением, при котором алгоритм получает от виртуальной среды награду за выполняемые действия и благодаря этому постепенно учится оптимальным действиям. После обучения в виртуальной среде обученные нейросетевые модели загрузили в компьютер реального робота ANYmal.

Hybrid simulator
in 2________
ifofque Actuator net
| 32 sottsiqn nodes
(000-00000)
_______t 32 softssgr nodes
(000-00000) f 32 softstgn nodes (000-00000) ♦
(0-0 0-0) velocity position history error history
Policy net
(OOP - OOP) position torget
128 t.tnh nodes
(PPPPP-PPPPP)
t__256 tsnh

Схема алгоритмов управления роботом
Благодаря новым алгоритмам инженерам удалось получить три основных результата. Во-первых, движения робота стали более стабильными и энергоэффективными. Во-вторых, максимальная скорость движения робота на 25 процентов выше, чем с применением других существующих алгоритмов для него. В-третьих, робот научился самостоятельно вставать на ноги из лежачего положения.
Хюттер и его коллеги давно занимаются экспериментами с роботом ANYmal, причем не только его программным обеспечением. К примеру, недавно они создали его модификацию, на концах ног которой закреплены колеса, приводимые в движение электродвигателями. Благодаря этому робот может переключаться между различными режимами движения и проходить по сложному рельефу эффективнее, чем аналогичные разработки.

Jurashz

фотоинженерыэскалатор

Изогнутый эскалатор в Китае

eleventh

трубапрокладка трубопроводаинженерыпесочницагифки

kopT

криптовалютановостиинженерышальные деньгипесочница

Сотрудников Российского ядерного центра в Сарове поймали на майнинге криптовалют

Москва. 9 февраля. INTERFAX.RU - Инженеры Всероссийского научно-исследовательского института экспериментальной физики (РФЯЦ-ВНИИЭФ), расположенного в городе Сарове Нижегородской области, задержаны за майнинг криптовалют на рабочем месте.

"Действительно имела место попытка несанкционированного использования служебных вычислительных мощностей в личных целях, в том числе для так называемого майнинга", - сообщила в пятницу агентству "Интерфакс" руководитель пресс-службы НИИ Татьяна Залесская.

"Горе-майнеры" задержаны компетентными органами. Насколько нам известно, в отношении них возбуждено уголовное дело", - сказала собеседница агентсва.

"Подобные попытки в последнее время были зарегистрированы в целом ряде крупных компаний, имеющих большие вычислительные мощности. На наших предприятиях они будут жестко пресекаться, это технически бесперспективное и уголовно наказуемое занятие", - отметила Залесская. Она не уточнила количество задержанных сотрудников.

Агентство "Интерфакс" пока не располагает комментарием УФСБ по Нижегородской области относительно данного инцидента.

Накануне, 8 февраля, некоторые СМИ сообщили, что для майнинга криптовалют инженеры центра Сарова использовали мощности суперкомпьютера.

В 2011 году в Нижегородской области в Российском федеральном ядерном центре (Саров) был введен в строй самый мощный на тот момент суперкомпьютер вычислительной способностью 1 петафлопс.