March 4th, 2018

собака

Четвертая замена и видеоповторы: футбол уже не тот



Международный совет футбольных ассоциаций принял два ключевых для будущего футбола решения — официально одобрены система видеоповторов, а также четвертая замена. Данные изменения, возможно, будут применены уже на чемпионате мира в России.

Международный совет футбольных ассоциаций (IFAB), отвечающий за изменение правил в виде спорта, официально одобрил введение в футболе четвертой замены. Об этом накануне сообщила пресс-служба организации.
Данное решение было принято в ходе заседания совета, которое состоялось под руководством главы Международной федерации футбола (ФИФА) Джанни Инфантино.

«Решение об использовании четвертой замены на чемпионате мира-2018 в России будет принято на заседании совета ФИФА 16 марта», — добавил он на заседании.

Отмечается, что четвертая замена будет разрешена лишь в дополнительное время — то есть в ходе «обязательных» 90+ минут команды по-прежнему будут вынуждены ограничиваться тремя или менее изменениями состава.
Напомним, что впервые подобная практика в футболе была применена в 2017 году в матче Кубка конфедераций, проходившего в России. В полуфинале турнира встречались сборные Португалии и Чили, однако определить лучшего в основное время оппоненты не сумели (0:0) — в скором времени стартовал овертайм, в котором и было разрешено провести по одной экстра-замене.
Collapse )
promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

Фанаты фитнеса из США разработали «умный» хулахуп с ачивками



Ты точно знаешь, что пора худеть, если обруч тебе как раз. Хорошая, но немного грустная шутка, правда? Особенно если учесть, что весна уже пришла. Впрочем, не всё так плохо, ведь до наступления пляжного сезона ещё полно времени, поэтому всё ещё можно успеть привести себя в форму. Например, с помощью «умного» хулахупа.

Ребята уже сделали первую партию этих обручей и привезли на Mobile World Congress, продемонстрировав устройства в действии. VHOOP оснащён датчиком движения, который помогает отслеживать интенсивность тренировок пользователя в режиме реального времени, отправляя результаты на приложение-компаньон, установленное на смартфоне владельца.

Приложение поможет не только задать индивидуальную программу, но и подсчитает важные параметры, такие как, к примеру, количество сожжённых в процессе занятий калорий, продолжительность тренировки, количество обороты, которые пользователь совершил за определённый период времени. А для тех, кому и этого мало, разработчики припасли ещё несколько приятных сюрпризов, превратив обычное занятие спортом в весёлое состязание, добавив в приложение статистику, списки лидеров и трофеи.
Collapse )
собака

Чип MIT сократил энергопотребление нейросети на 95%



Нейронные сети — мощные штуки, но очень прожорливые. Инженерам из Массачусетского технологического института (MIT) удалось разработать новый чип, который сокращает энергопотребление нейронной сети на 95%, что может в теории позволить им работать даже на мобильных устройствах с батареями. Смартфоны в наши дни становятся все умнее и умнее, предлагают все больше услуг, подпитанных искусственным интеллектом, вроде виртуальных ассистентов и переводов в реальном времени. Но обычно нейронные сети обрабатывают данные для этих сервисов в облаке, а смартфоны лишь передают данные туда и обратно.

Это не идеально, потому что требует толстый коммуникационный канал и предполагает, что чувствительные данные передаются и хранятся за пределами досягаемости пользователя. Но колоссальные объемы энергии, которая необходима для питания нейросетей, работающих на графических процессорах, невозможно обеспечить в устройстве, работающем на небольшом аккумуляторе.

Инженеры MIT разработали чип, снижающий это энергопотребление на 95%. Чип радикально сокращает потребность в передаче данных туда и обратно между памятью чипа и процессорами.

Нейронные сети состоят из тысяч взаимосвязанных искусственных нейронов, расположенных слоями. Каждый нейрон получает вводные данные от нескольких нейронов в нижележащем слое, и если комбинированный ввод проходит определенный порог, он передает результат нескольким нейронам выше. Сила связи между нейронами определяется весом, который устанавливается в процессе обучения.
Collapse )