Чат Ⅲ

Чтобы отправить комментарий — войдите.
  • Zibn000
    30 окт 15
    Ответить
  • Jack5
    30 окт 15
    Ответить
  • Jack5
    30 окт 15
    Ответить
  • Ded_Pixt0
    30 окт 15
    А как по-сибирски будет ахуеть?
    Ответить
  • audiman
    30 окт 15
    В последнее время все больше и больше ученых предпочитают работать с роботами кубовидной формы. Кажется, и специалисты из Массачусетского технологического института (MIT) не прогадали, сделав ставку на этот форм-фактор. Снарядив обычный куб двумя электромоторами, к каждому из которых прикреплен упругий металлический язычок, они получили робота, способного передвигаться при помощи серии прыжков.
    По моему ничем не хуже.)
    Ответить
  • lapushka_
    30 окт 15
    Ответить
  • lapushka_
    30 окт 15
    Ответить
  • audiman
    30 окт 15
    Ответить
  • Jack5
    30 окт 15
    Ужин был?
    Ответить
  • mongol
    30 окт 15
    Исследователи из Массачусетского технологического института представят на конференции SIGGRAPH Asia 2015 новую технологию RF Capture, которая позволит людям буквально видеть сквозь стены. Она использует для работы специальные радиопередатчики, которые могут быть установлены в смартфоны, планшеты и прочие портативные устройства.
    Специалисты уже достаточно давно пытались создать нечто подобное, но прежде их попытки были связаны либо с использованием дорогих и громоздких радаров, либо с использованием мощных электромагнитных устройств, которые создавали помехи для другой электроники. Теперь же специалисты разработали портативное решение, которое позволяет видеть сквозь стены при помощи сети Wi-Fi.
    До сих пор подобные системы могли максимум указать на количество людей за стеной, не различая никаких деталей. RF Capture отличается повышенным разрешением и способна замечать движения, позы и даже положения разных частей тела. Распознав человека и получив указание не спускать с него глаз, система продолжит отслеживать все перемещения его силуэта, ориентируясь на рост и форму тела объекта наблюдений. По словам авторов, она может различить до 15 различных людей с надежностью около 90%.
    Ответить
Сделано с NoNaMe
© 2000-2026