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전기 설비 규칙(PUE). RF, 2006.
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러시아의 전기 설치 규칙, 6판. 31년 1985월 30일과 1997년 14.07.98월 XNUMX일 사이에 실행되었으며 러시아의 Gosstroy 및 러시아의 Gosgortekhnadzor와 필요한 범위에서 동의한 모든 변경 사항이 포함됩니다. XNUMX년 XNUMX월 XNUMX일부터 변경 사항을 추가했습니다.
현대 농업에서는 식물 관리 과정의 효율성을 높이는 것을 목표로 기술 진보가 발전하고 있습니다. 수확 단계를 최적화하도록 설계된 혁신적인 Florix 꽃 솎기 기계가 이탈리아에서 선보였습니다. 이 도구에는 이동식 암이 장착되어 있어 정원의 필요에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다. 운전자는 조이스틱을 사용하여 트랙터 운전실에서 얇은 와이어를 제어하여 얇은 와이어의 속도를 조정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 꽃을 솎아내는 과정의 효율성을 크게 높여 정원의 특정 조건은 물론 그 안에 자라는 과일의 종류와 종류에 대한 개별 조정 가능성을 제공합니다. 다양한 유형의 과일에 대해 2년 동안 Florix 기계를 테스트한 후 결과는 매우 고무적이었습니다. 몇 년 동안 Florix 기계를 사용해 온 Filiberto Montanari와 같은 농부들은 꽃을 솎아내는 데 필요한 시간과 노동력이 크게 감소했다고 보고했습니다.
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현미경은 과학자들이 눈에 보이지 않는 구조와 과정을 탐구할 수 있도록 함으로써 과학 연구에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 다양한 현미경 방법에는 한계가 있으며, 그 중 적외선 범위를 사용할 때 해상도의 한계가 있습니다. 그러나 도쿄 대학의 일본 연구자들의 최근 성과는 미시세계 연구에 새로운 가능성을 열어주었습니다. 도쿄 대학의 과학자들은 적외선 현미경의 기능에 혁명을 일으킬 새로운 현미경을 공개했습니다. 이 첨단 장비를 사용하면 살아있는 박테리아의 내부 구조를 나노미터 규모의 놀라운 선명도로 볼 수 있습니다. 일반적으로 중적외선 현미경은 해상도가 낮다는 한계가 있지만 일본 연구진의 최신 개발은 이러한 한계를 극복했습니다. 과학자들에 따르면 개발된 현미경은 기존 현미경의 해상도보다 120배 높은 최대 30나노미터 해상도의 이미지를 생성할 수 있다고 한다. ...>>
농업은 경제의 핵심 부문 중 하나이며 해충 방제는 이 과정에서 필수적인 부분입니다. 심라(Shimla)의 인도 농업 연구 위원회-중앙 감자 연구소(ICAR-CPRI)의 과학자 팀은 이 문제에 대한 혁신적인 해결책, 즉 풍력으로 작동되는 곤충 공기 트랩을 생각해냈습니다. 이 장치는 실시간 곤충 개체수 데이터를 제공하여 기존 해충 방제 방법의 단점을 해결합니다. 트랩은 전적으로 풍력 에너지로 구동되므로 전력이 필요하지 않은 환경 친화적인 솔루션입니다. 독특한 디자인으로 해충과 익충을 모두 모니터링할 수 있어 모든 농업 지역의 개체군에 대한 완전한 개요를 제공합니다. "적시에 대상 해충을 평가함으로써 우리는 해충과 질병을 모두 통제하는 데 필요한 조치를 취할 수 있습니다"라고 Kapil은 말합니다. ...>>
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유리가 이미지를 인식합니다.
13.07.2019
자동 이미지 인식은 현대의 화두 중 하나입니다. 표지판과 텍스트에서 얼굴과 기타 이미지에 이르기까지 많은 것을 인식해야 합니다. 일반적으로 인공 신경망이 이를 위해 사용되며 상당한 컴퓨팅 및 에너지 리소스를 소비합니다.
University of Wisconsin-Madison의 연구원들의 아이디어는 "전략적" 장소에서 유리판에 다양한 모양의 기포와 빛 흡수 재료 조각을 도입하는 것이었습니다. 빛의 전파 방향을 바꾸면 결국 판에 떨어지는 이미지의 빛이 특정 위치에 집중되거나 집중된다는 사실로 이어질 것입니다. 각 이미지에는 인식할 수 있는 고유한 위치가 있습니다.
이 개념을 증명하기 위해 연구원들은 손으로 쓴 숫자를 인식할 수 있는 유리판을 만드는 기술을 개발했습니다. 숫자의 이미지에서 나오는 빛은 판을 통과한 후 각각의 숫자에 해당하는 3개의 특정 지점 중 하나에 집중되었습니다. 결과 유리 조각은 필기 8과 XNUMX을 구별할 수 있는 테스트를 성공적으로 통과했습니다.
숫자 인식을 위한 유리 디자인은 기계 학습 과정과 유사했지만 이 경우 컴퓨터 프로그램 대신 실제 자료를 "훈련"했습니다. 유리에 불순물이 유입되는 위치를 계산해야 했습니다. 실제로 이러한 환경은 디지털이 아니라 아날로그인 인공 신경 계산을 생성합니다. 예비 학습 과정이 힘들고 계산 집약적일 수 있지만 유리 자체는 제조하기 쉽고 저렴합니다.
매체에 빛을 전파하여 아날로그 인공 신경 계산을 수행하는 새로운 방법은 여러 가지 장점이 있습니다. 이러한 "계산"은 재료 자체에 내재되어 있으므로 에너지가 필요하지 않으며 작동 중에 전자 장치를 사용하지 않습니다. 이것은 저전력 장치에 대한 새로운 관점을 열 수 있습니다. "유리 인식" 장치는 문자 그대로 빛의 속도로 실시간으로 작동합니다. 이 기술의 장점은 전력 소모 없이 인식 문제를 즉시 해결할 수 있다는 것입니다. 또한 이미지 인식 유리 한 장의 판을 수십만 번 사용할 수 있습니다.
앞으로 연구원들은 그들의 접근 방식이 얼굴 인식과 같은 더 복잡한 작업에 작동하는지 확인할 계획입니다. 예를 들어 한 사람의 얼굴만 인식하도록 구성된 생체 인식 잠금 장치와 같은 유리를 사용할 수 있습니다.
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