Нейронка учится расшифровывать древние рукописи, а ещё придумали заряжать навигационные буи от океанских волн
1. Уже осилила древнеэфиопский.
Проблема: в библиотеках и монастырях по всему миру хранятся миллионы рукописных текстов, созданных до появления печатного станка. Значительная часть этих коллекций доступна в виде цифровых изображений, но огромное количество материалов никто никогда не читал.
Решение: нейронка для чтения сложного древнего почерка. Для её создания объединили традиционные методы машинного обучения с визуальной психофизикой, чтобы имитировать восприятие страницы глазами опытного читателя и обеспечить быстрое чтение текста с возможностью поиска.
Такая стратегия обычно не используется в машинном обучении, но с её помощью уже удалось настроить систему для расшифровки эфиопских текстов.
Кто: исследователи Университета Нотр-Дам, США.
2. Лови волну.
Проблема: фотоэлектрические панели или ветряные турбины плохо подходят для питания навигационных буёв — они сильно зависят от условий окружающей среды и поэтому работают нестабильно.
Решение: запитывать навигационные буи от энергии волн с помощью сферических трибоэлектрических наногенераторов (ТЭНГ). Они могут быть встроены непосредственно в буи и могут преобразовывать механическое движение воды в электрическую энергию. Даже когда волны непостоянны и медленны, энергии вырабатывается больше, чем стандартными генераторами.
При испытании в масштабе 1:8 в реальных условиях определили, что для ТЭНГ достаточно волн высотой 10 см каждые 2,6 секунды. Для дальнейших исследований прототип буя с ТЭНГ разместят в порту Фигейра-да-Фош в Португалии.
Кто: инженеры Университета Порту, Португалия.
Читайте наш журнал тут: thecode.media
Подписывайтесь на наши соцсети:
ВКонтакте: https://vk.com/thecode.media
Фейсбук: https://www.facebook.com/thecode.media
Инстаграм: @thecodemedia
Телеграм: @thecodemedia
Связаться: welcome@thecode.media
1. Уже осилила древнеэфиопский.
Проблема: в библиотеках и монастырях по всему миру хранятся миллионы рукописных текстов, созданных до появления печатного станка. Значительная часть этих коллекций доступна в виде цифровых изображений, но огромное количество материалов никто никогда не читал.
Решение: нейронка для чтения сложного древнего почерка. Для её создания объединили традиционные методы машинного обучения с визуальной психофизикой, чтобы имитировать восприятие страницы глазами опытного читателя и обеспечить быстрое чтение текста с возможностью поиска.
Такая стратегия обычно не используется в машинном обучении, но с её помощью уже удалось настроить систему для расшифровки эфиопских текстов.
Кто: исследователи Университета Нотр-Дам, США.
2. Лови волну.
Проблема: фотоэлектрические панели или ветряные турбины плохо подходят для питания навигационных буёв — они сильно зависят от условий окружающей среды и поэтому работают нестабильно.
Решение: запитывать навигационные буи от энергии волн с помощью сферических трибоэлектрических наногенераторов (ТЭНГ). Они могут быть встроены непосредственно в буи и могут преобразовывать механическое движение воды в электрическую энергию. Даже когда волны непостоянны и медленны, энергии вырабатывается больше, чем стандартными генераторами.
При испытании в масштабе 1:8 в реальных условиях определили, что для ТЭНГ достаточно волн высотой 10 см каждые 2,6 секунды. Для дальнейших исследований прототип буя с ТЭНГ разместят в порту Фигейра-да-Фош в Португалии.
Кто: инженеры Университета Порту, Португалия.
Читайте наш журнал тут: thecode.media
Подписывайтесь на наши соцсети:
ВКонтакте: https://vk.com/thecode.media
Фейсбук: https://www.facebook.com/thecode.media
Инстаграм: @thecodemedia
Телеграм: @thecodemedia
Связаться: welcome@thecode.media