Нова функція дозволяє слухати статті в зручному форматі завдяки технології від Respeecher. Насолоджуйтесь контентом у будь-який час – у дорозі, під час тренувань або відпочинку.
Режим чтения увеличивает текст, убирает всё лишнее со страницы и даёт возможность сосредоточиться на материале. Здесь вы можете отключить его в любой момент.
Режим чтения
Режим чтения увеличивает текст, убирает всё лишнее со страницы и даёт возможность сосредоточиться на материале. Здесь вы можете отключить его в любой момент.
Завершить
Слухайте з будь-якого місця
Просто виділіть частину тексту, щоб почати прослуховування з відповідного абзацу. Спробуйте — це зручно!
Учёные из Массачусетского технологического института создали технологию RF-Pose. Она позволяет определить позу и движения человека, находящегося за стеной. Новинка может пригодиться в спасательных работах, а также для наблюдения за пациентами, страдающими болезнью Паркинсона или рассеянным склерозом. Сейчас учёные используют двухмерную модель человека, но в будущем они планируют улучшить RF-Pose с помощью трехмерных моделей, а также сделать программу более чувствительной — это позволит определять более мелкие движения, например, дрожание рук.
Руководит процессом разработки RF-Pose профессор Диана Катаби из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта. RF-Pose сочетает в себе систему искусственного интеллекта и беспроводное радиоустройство.
Сначала инженеры с помощью камеры следили за тем, как участвовавшие в эксперименте люди говорят, ходят, сидят, открывают двери или ждут лифт. Учёные собрали несколько тысяч изображений, на основе которых построили для каждого человека скелетную модель, а после продемонстрировали её компьютеру вместе с соответствующим радиосигналом. Благодаря сочетанию данных искусственный интеллект научился определять связь между позой, движениями модели и данными радиоустройства.
Изначально учёные обучали программу определять положение людей, находящихся в зоне видимости: камеры не видели человека за препятствием. Со временем система обобщила данные и начала отслеживать позы людей, находившихся за стеной.
Также программа научилась определять конкретного человека по движениям. Точность её работы составляет 83%. Эта особенность может пригодиться в поисково-спасательных работах, когда необходимо определить личность пострадавшего.
