May 15th, 2018

собака

Биологи создали биосовместимые импланты, которые смогут растворяться в организме



Американские биологи из Стэнфордского университета под управлением Чжэньань Бао создали биосовместимый датчик, который может измерить давление и растяжение сухожилий, а после конца обслуживания просто раствориться в организме. Благодаря этому свойству его не придется извлекать из человека хирургическим путем, пишет N+1.

Имплантируемые датчики позволят врачам отслеживать ход лечения и состояние пациента, измеряя точные параметры в различных частях организма — давление и растяжение. При этом такое устройство не получится использовать постоянно, как кардиостимулятор, зато для его извлечения не нужно хирургическое вмешательство.

Устройство состоит из нескольких слоев с магниевыми электродами, изолированными полимерными слоями, которые могут перемещаться относительно друг друга, тем самым менять емкость и показывать растяжение. Еще одна часть слоя образует датчик давления — она состоит из электродов, разделенных сжимаемым слоем диэлектрика. Снаружи датчик покрыт биодеградируемым полимером.
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

FAQ: что такое ячеистые сети и как их применяют в умных домах?



О ячеистых сетях в последнее время много говорят — они позволяют увеличить зону покрытия беспроводного интернета, делают его сигнал стабильным в больших пространствах и помогают отправлять сообщения через Bluetooth или Wi-Fi в случае, если интернет не работает. Что это и как ячеистые технологии могут изменить нашу жизнь?

Что это?


Ячеистые сети — это распределенная система передачи данных. Все узлы в этой сети соединяются, обмениваются сигналами и совместно усиливают его, не используя центральный сервер. Узлом в этом случае становится любое устройство, которое одновременно может получать и передавать данные, — например мобильный телефон.

Ячеистые сети существуют давно: например, в 1980-е годы они использовались в военных целях — для налаживания связи между бойцами, которые находятся друг от друга на большом расстоянии. На рынок эти сети вышли в 1990-е, но не пользовались популярностью из-за примитивности технологии, которая позволяет делиться данными напрямую. Однако после того как стартап Eero представил свою ячеистую технологию в 2015 году, похожие системы покупателям предложили и крупные компании — Google и D-Link.

Как это работает?

Представьте множество устройств, которые связаны между собой беспроводной связью, — все они взаимодействуют друг с другом для приема и передачи данных. К примеру, если это сотовый телефон, то при подключении он становится и роутером. При этом каждый новый пользователь расширяет зону покрытия сети.

Остальное проще объяснить на примере: после урагана Сэнди, когда интернет был недоступен, людям помогала обмениваться сообщениями ячеистая сеть — они подключались к ней с помощью Bluetooth. Протестующие использовали ячеистую сеть в Гонконге с помощью приложения FireChat; узлами в этом случае выступали телефоны, которые образовывали сеть из равноправных участников. Сотовые операторы или провайдеры не могут отключить ее. Даже если отобрать у активистов часть телефонов, то оставшиеся устройства все равно смогут передавать друг другу информацию и сигнал. Но это выход не в глобальный интернет, а прототип мини-интернета между этими устройствами.
Collapse )
собака

Искусственный интеллект научился одевать людей



В будущем робот поможет одеваться пациентам больниц.

Инженеры Технологического института Джорджии создали робота, который при помощи искусственного интеллекта научился накидывать на человека больничную робу. Для этого машине не нужны камеры — она ориентируется на силу натяжения ткани.

Кодовое название автомата — PR2. По замыслу создателей, однажды он поступит на службу в больницы и хосписы для помощи пациентам, но сейчас робот только учится. Чтобы ускорить процесс обучения, специалисты смоделировали 11 тысяч виртуальных примеров того, как ИИ натягивает халат. Среди них — безошибочные движения и грубые ошибки. Основываясь на этих образцах, алгоритм научился соизмерять силу во время процедуры.

Доктор Заккори Эриксон (Zackory Erickson), курирующий исследование, поделился подробностями:
Collapse )