Внимание! Сайт не гарантирует того, что представленный текст разрешён по возрасту. Не рекомендуется пользоваться сайтом, если вам меньше 18 лет.
" ... Большинство сканеров работают на фотограмметрии: координаты точек объекта определяются по двум и более фотографиям, сделанным за секунды с разных ракурсов, далее алгоритм ищет общие точки. Но возникают проблемы с реконструкцией тонких элементов (например, волос) и текстурой гладких, одноцветных и блестящих поверхностей. Другая технология — сенсоры со структурированной подсветкой. Они проецируют световой рисунок и по его искажениям определяют 3D-форму объекта. Этот способ позволяет получить более качественную модель, но сканирование занимает уже десятки секунд. Последующая обработка данных все равно может растянуться на часы. ... "
" ... В настоящее время текст это наиболее распространенный способ представления информации и его обработка сама по себе уже значительный вызов. Помимо борьбы за места в диалоговой строчке приложений есть ещё огромные залежи текстовой информации в интернете и за его пределами, которые потребуется обработать в ближайшие годы и здесь выбор инструментов семантического анализа по-настоящему огромен: Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify или же, например, предназначенные для ведения диалогов Wit.ai и Api.ai. Последний, к слову, был приобретен недавно компанией Google. ... "
" ... Вместе с тем среди госзаказчиков существует категория лиц, не подпадающих под понятие должностного лица — гражданские служащие. В коммерческих организациях также не все сотрудники обладают управленческими полномочиями. Однако указанные лица исполняют различные функции, влияющие на осуществление госзакупок: подготовка документации, приемка товаров, работ, услуг, обработка заявок и т. д. Вместе с тем в отсутствие доказательств сговора таких лиц с должностными лицами или лицами, обладающими управленческими полномочиями, привлечь их к уголовной ответственности за допущенные нарушения было крайне сложно, поскольку они не являлись субъектами уголовной ответственности. ... "
" ... Однако пока анализ больших данных сопряжен с несколькими основными проблемами. Первая состоит в том, что ее хранение и обработка требует больших аппаратных мощностей. Если даже отбросить эту проблему (технически она вполне решаема), остается тот фактор, что агрегируемая информация о пользователях очень разнородна. Это видео, изображения, геотеги, текст и многое другое. Технологии их автоматического анализа и поиска корреляций пока очень несовершенны. ... "
" ... Системы управления протезом также развивается, но компаний, сфокусированных на этой задаче значительно меньше. В основном, разработчики используют уже готовые электромиографические усилители и, получив сигнал, примитивно его обрабатывают. (так или иначе всё сводится к «триггерной» системе, вопрос только в количестве порогов и в количестве каналов записи ЭМГ). В некоторых случаях, прибегают к кластерному анализу, но такое в основном встречается в научных статьях, где также утверждается, что такие методы не приспособлены для использования в реальной жизни за счет изменчивости мышечной активности. В триггерных системах используются смартфоны или иные устройства, переключающих режимы схватов, по аналогии с существующими протезами. Тем не менее, в сочетании с дешевизной 3D печати и схожей системой управления «дорогих» протезов, данные компании займут свою долю на рынке. Существует и другой подход к решению задачи управляемости — более детальная обработка ЭМГ сигнала и выделение паттернов конкретных движений, чтобы впоследствии воспроизводить их на протезе после обучения с помощью machine learning. То есть нужно обучить систему управления каждому индивидуальному движению для конкретного пациента, которое будет воспроизводиться при повторном напряжении мышц, соответствующих конкретному движению. Данное обучение системы управления может происходить в течение 1-2 минут, при этом точность распознавания движений будет зависеть от качества алгоритмов обработки ЭМГ и алгоритмов machine learning и будет составлять не менее 99% в зависимости от многообразия распознаваемых движений. Такая система управления может быть встроена практически в любой бионический протез, что выделит его на рынке среди конкурентов. Компаний, ведущих разработку в этой области, во всем мире не так уж и много. В нашей стране этим тоже занимается ряд компаний (компания «Мионикс», которую представляет автор, — одна из них — Forbes) ... "