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저자: A. Shikhatov; 발행: bluesmobile.com/shikhman

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정원의 꽃을 솎아내는 기계 02.05.2024

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. ...>>

고급 적외선 현미경 02.05.2024

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. ...>>

곤충용 에어트랩 01.05.2024

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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Android 스마트폰은 청취 기기가 됩니다. 23.08.2014

스탠포드 대학과 이스라엘의 라파엘 국립 연구 및 모델링 센터의 과학자들은 거의 모든 스마트폰을 청취 장치로 바꾸는 방법을 고안했습니다. 그들은 소리 진동 제거가 마이크의 도움이 아니라 스마트 폰의 일부를 사용하여 수행되어야한다고 제안했습니다.

자이로스코프는 우주에서 스마트폰의 위치를 ​​표시할 수 있는 센서입니다. 최신 스마트폰은 진동 자이로스코프의 전자 버전인 MEMS 자이로스코프를 사용합니다. 그들의 작업 범위는 넓습니다. 장치를 기울여 게임에서의 제어, 카메라의 광학 안정화 시스템 작동, 장치 자체의 위치가 변경될 때 화면의 이미지 회전입니다.

연구원들은 스마트폰에 설치된 자이로스코프의 감도가 소리의 진동을 기록하는 데 사용하기에 충분하다는 것을 발견했습니다. 또한 이 센서에 대한 애플리케이션 액세스는 어떤 식으로든 제한되지 않습니다. 사용자는 이에 대한 권한을 요청할 필요조차 없습니다.

과학자들은 스마트폰의 자이로스코프에 연결하여 소리 진동을 기록하는 Android 애플리케이션을 작성했습니다. 그리고 보완적인 PC 소프트웨어 - 녹음된 진동이 여기에 업로드되어 이러한 진동에서 사람의 말을 인식합니다.

이 솔루션은 같은 방에서 같은 사람이 말한 숫자의 최대 65%를 정확하게 인식하고 최대 84%의 정확도로 성별을 결정할 수 있을 뿐만 아니라 방에 있는 XNUMX명의 개별 대담자의 억양도 인식할 수 있습니다. 연구팀의 일원인 Dan Boneh(Dan Boneh)는 소프트웨어 작업을 계속하면 인식 정확도가 향상될 수 있다고 주장합니다.

연구원들은 Android를 실행하는 스마트폰에서 이러한 결과를 달성했습니다. 사실 이 운영 체제는 최대 200Hz의 주파수로 자이로스코프에서 신호를 읽습니다. 이는 인간 음성(80-250Hz)의 주파수 간격의 절반 이상입니다. iPhone의 경우 상황이 다릅니다. Apple iOS 운영 체제는 최대 100Hz의 주파수만 사용하므로 인식 품질이 크게 떨어집니다.

연구자들은 아직 말을 인식하는 법을 배우지 못했습니다. "우리는 문구에서 몇 단어를 분리할 수 있을 것입니다. 이것은 분명히 도청에 충분하지 않습니다. 그러나 우리의 목표는 청취 장치를 만드는 것이 아니었습니다. 우리는 단지 이렇게 특이한 환경에서 이론적으로 가능하다는 것을 보여주고 싶었을 뿐입니다. 방법." 보넷이 말했다. 이 팀은 다음 주에 Google 직원이 포함된 위원회가 있는 Usenix 회의에서 연설할 예정입니다.

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