Ремонт стиральных машин на дому.
Ремонт посудомоечных машин Люберцы, Москва, Котельники, Жулебино, Дзержинский, Лыткарино, Реутов, Жуковский, Железнодорожный. Раменское. 8-917-545-14-12. 8-925-233-08-29.
Умный дверной замок US:E полагается на распознавание лиц
На сайте Kickstarter завершается сбор средств на выпуск умного дверного замка US:E, в котором используется распознавание лиц.
Для распознавания замок оснащен встроенной камерой. Кроме того, планируется выпуск разновидности с разблокировкой по отпечатку пальца или по паролю.
Вариант с камерой хранит в памяти до 100 лиц, которые могут разблокировать замок. Инфракрасная подсветка позволяет замку работать в условиях недостаточной освещенности. Как утверждается, алгоритмы распознавания невозможно обмануть, предъявив камере фотографию или видеозапись. Открыть замок можно дистанционно, с помощью мобильного приложения. Кстати, камеру замка можно использовать для удаленного наблюдения.
[embedded content]
Кроме того, замок оснащен встроенным звонком. Стандартные размеры и точки крепления упрощают установку и обеспечивают совместимость замка с «обычными дверями».
Сбор средств будет продолжаться еще четыре дня, но цель авторов проекта — собрать не менее 10 000 долларов — уже многократно превышена. На момент подготовки новости собранная сумма превысила 49 000 долларов.
За замок с парольной защитой предлагают внести 169 долларов. Вариант с распознаванием лиц обойдется в 259 долларов. Отгрузка должна начаться в мае этого года.
Компания Asus пополнила линейку ноутбуков VivoBook среднеформатной моделью VivoBook 14 X420. Новинка отличается тонкими рамками экрана, которые, впрочем, при толщине 5,7 мм никак нельзя назвать «исчезающими».
Корпус новинки металлический, 14-дюймовый экран занимает 87% площади крышки. Разрешение базового дисплея TN составляет 1366 х 768 пикселей, за доплату доступна матрица IPS разрешением Full HD.
Asus VivoBook 14 X420 оснащается процессорами Intel: Core i7-8550U (1,8-4,0 ГГц), Core i5-8250U (1,6-3,4 ГГц), Core i3-8130U (2,2-3,4 ГГц) и Core i3-7020U (2,3 ГГц). Объем оперативной памяти составляет 4-8 ГБ, SSD типоразмера M.2 – 128, 256 или 512 ГБ.
В конфигурации устройства также адаптеры Wi-Fi 802.11ac и Bluetooth 4.2, web-камера, стереофонические громкоговорители мощностью 2 Вт, порты USB 3.0 Type-C, USB 3.0 Type-A, USB 2.0 Type-A, HDMI. За доплату ноутбук может быть оснащен клавиатурой с подсветкой и сканером отпечатков пальцев. Емкость стандартной двухъячеечной аккумуляторной батареи – 38 Вт·ч.
Габариты и масса ноутбука – 322,4 x 210 x 17,7 мм и 1,4 кг.
На практике это будет означать заметное сокращение времени зарядки и увеличение емкости примерно на 50% при тех же объемах
Так уж случается, что некоторые научные открытия происходят случайно. Если верить источникам, недавно ученые случайно обнаружили способ, который позволит заряжать аккумуляторы гораздо быстрее, чем раньше.
Команда ученых пыталась разделить слои кристаллов фосфора в двумерной плоскости, в итоге было обнаружено, что двумерные ленты обладают рядом замечательных свойств. Их отношение ширины к длине аналогично кабелям, которые установлены на мосту Золотые Ворота. Их равномерная и управляемая ширина позволяет точно настроить их свойства, например, проводят ли они электричество и как они это делают. Они также являются невероятно гибкими. Это означает, что они могут следовать контурам любых поверхностей и даже могут быть искривленными.
Структура этого материала, фосфориновой наноленты, должна позволить заряженным ионам, которые перемещаются внутри аккумуляторов, двигаться в 1000 раз быстрее, чем это возможно в настоящее время. На практике это будет означать заметное сокращение времени зарядки и увеличение емкости примерно на 50% при тех же объемах.
Пока что эти открытия находятся на лабораторном уровне. Нам придется запастись терпением, чтобы увидеть, доберутся ли эти разработки до коммерческих изделий.
Ученые случайно создали материал, который позволит ускорить зарядку аккумуляторов и повысить их емкость: На практике это будет означать заметное сокращение времени зарядки и увеличение емкости примерно на 50% при тех же объемах
Подтверждая предварительную информацию, компания Google, входящая в холдинг Alphabet, объявила о намерении продать направление деятельности, связанное со спутниковыми изображениями. Соответствующее подразделение Terra Bella будет продано американской компании Planet Labs, основанной бывшими сотрудниками NASA.
Финансовая сторона сделки не разглашается. Вместе с тем, известно, что Planet Labs приобретет все активы Terra Bella, включая спутниковую группировку SkySat.
После завершения сделки Google заключит с Planet Labs многолетнее соглашение на покупку изображений поверхности Земли.
Компания Fujitsu сообщила о сертификации серверов Primergy, которая подтверждает, что они поддерживают графические процессоры Nvidia Tesla V100 на архитектуре Volta.
Первыми сертифицированы серверы Fujitsu Primergy CX2570 M4, выступающие компонентами модульной платформы CX400 M4, а также сервер Fujitsu Primergy RX2540 M4. По словам производителя, в модульной платформе CX400 M4 преимущества высокой плотности компоновки и энергетической эффективности, свойственные blade-системам, объединены с исключительной простотой и экономической эффективностью, характерной для стоечных серверов.
Конфигурация CX2570 M4 может включать до четырех графических процессоров Tesla V100, подключенных через интерфейс NVLink. В RX2540 M4 используется интерфейс PCle, а максимальное число графических процессоров Tesla V100 равно двум.
Двухпроцессорный стоечный сервер RX2540 M4 типоразмера 2U предназначен для запуска корпоративных приложений, баз данных, программных средств совместной работы и обмена сообщениями.
Применение графических ускорителей позволит повысить производительность указанных систем в приложениях искусственного интеллекта и глубинного обучения нейросетей. Сертифицированные серверы Primergy будут доступны в странах Европы, Ближнего Востока, Африки и в Индии, начиная с декабря этого года.
Новые серверы Fujitsu Primergy поддерживают графические процессоры Nvidia Volta: Применение графических ускорителей позволяет повысить производительность в приложениях искусственного интеллекта и глубинного обучения нейросетей