Neueste Entwicklungen in der Drohnentechnologie
Die technologische Entwicklung, die uns in den Bereich der Drohnen geführt hat, hört hier nicht auf. Es weitete sich aus, bis Drohnen nicht nur für militärische Zwecke eingesetzt wurden. Die neuesten Entwicklungen zeigen, dass die Verbreitung von Drohnen in allen Industriezweigen kein Ende findet. Zu den wichtigsten Entwicklungen in der Drohnentechnologie gehören die folgenden.
LANDEFUNKTION
Die neuesten Drohnen verfügen über bessere Landefunktionen. Bietet mehr Kamerazugriff und bessere Kamerafunktionen und ermöglicht es Benutzern, besser zu beurteilen, wo sie landen sollen. Dies ist eine großartige Funktion für militärische Zwecke.
Unter anderem ermöglicht diese Funktion, dass sich die Beine der Drohne gleichmäßig und schnell entfalten können, ohne dass sie an Gegenständen hängen bleiben, die sie beschädigen könnten. Durch die schnelle Landung arbeitet die Drohne außerdem effizienter, was darauf hinweist, dass der Benutzer eine bessere Kontrolle über das Gerät hat. Darüber hinaus stellen bessere Landefunktionen sicher, dass die Drohne in der Nähe des Landeplatzes vor physischen Schäden geschützt ist.
Verbessertes Kontrollsystem
Ein präzises Kontrollsystem war schon immer ein Problem bei der Drohnentechnologie, aber die Dinge haben sich geändert. Heute haben wir eine viel bessere Kontrolle über Drohnen und insgesamt deutlich verbesserte Kontrollmöglichkeiten. Darüber hinaus ist es auch sehr praktisch, da jeder die Drohne von einem Smartphone oder sogar einem Tablet aus steuern kann. Die neuesten Drohnen können sogar von einer Uhr aus gesteuert werden.
KidsDrone
Wie oben erwähnt, werden Drohnen nicht nur für Spionage- oder Militärzwecke eingesetzt. In letzter Zeit hat sich ihr Einsatz auf nahezu alle Lebensbereiche ausgeweitet. Dies ist ein tolles neues Spielzeug für Kinder, das großartige Möglichkeiten zum Engagement und zur Entwicklung motorischer Fähigkeiten bietet. Kinder, die sich für Fotografie interessieren, können Drohnen stilvoll nutzen und über ihr Smartphone steuern. Diese Fortschritte sorgen für Effizienz und Komfort, die mit keinem Spielzeug vergleichbar sind, das Kinder jemals verwendet haben.
Kollisionskontrolle
Frühe Drohnen hatten keine Funktionen, die einen Zusammenstoß mit Objekten verhinderten. Dies führte zu großem Drohnenschaden und kostete die Menschen viel Geld. Die Einführung der Kollisionskontrolle löste dieses Problem vollständig. Die Kollisionskontrolle stellt sicher, dass eine Warnung an den Benutzer gesendet wird, wenn die Drohne einem Objekt zu nahe kommt, das sie treffen könnte. Dieses Warnsystem weist den Benutzer darauf hin, die Richtung der Drohne zu ändern, um Schäden zu vermeiden. Alarme an modernsten Steuergeräten stellen sicher, dass der Drohne keinerlei finanzieller oder physischer Schaden entsteht.
Die Drohnentechnologie verbessert sich ständig, und es stehen weitere Entwicklungen bevor, die darauf hindeuten, dass Drohnen traditionelle Aufgaben übernehmen und neue Räume schaffen werden, in denen sie eingesetzt werden können.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Das größte im Inland hergestellte unbemannte Transportflugzeug absolvierte erfolgreich seinen Jungfernflug: ausgestattet mit dem AEP100-A-Triebwerk der China Aviation Engineering Group
Aug 23, 2024 am 07:32 AM
Laut Nachrichten dieser Website vom 22. August gab die China Aviation Engine Group Co., Ltd. heute um 6:28 Uhr eine offizielle Ankündigung heraus, das 900-Kilowatt-Turboprop-Triebwerk AEP100-A, das völlig unabhängig von China Aviation Industry entwickelt wurde Corporation, trieb das große unbemannte Transportflugzeug SA750U in Shaanxi an. Berichten zufolge wurde das Turboprop-Triebwerk AEP100-A vom China Aerospace Engineering Research Institute entwickelt und im Süden hergestellt. Es verfügt über die Fähigkeit, sich an hohe Temperaturen und Plateaus anzupassen Leistung für Flugzeuge bei gleichzeitiger Verbesserung der Gesamteffizienz des Flugzeugbetriebs. Die AEP100-Turboprop-Triebwerksserie kann mit 2 bis 6 Tonnen schweren Allzweckflugzeugen oder 3 bis 10 Tonnen schweren unbemannten Luftfahrzeugen ausgestattet werden, und ihre Gesamtleistung hat das internationale Spitzenniveau des derzeit im Einsatz befindlichen Niveaus erreicht. Diese Seite hat bereits darüber berichtet
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
Das erste große unbemannte Transportflugzeug meines Landes mit einer Last von mehr als 3 Tonnen, die „SA750U', absolvierte erfolgreich seinen Jungfernflug mit im Inland hergestellten Systemen und Materialien
Aug 23, 2024 am 07:31 AM
Laut Nachrichten dieser Website vom 22. August, laut dem offiziellen öffentlichen Bericht von „Shanhe Huayu“, wurde heute um 6:28 Uhr das große unbemannte Transportflugzeug SA750U unabhängig von Sunward Huayu Aviation Technology entwickelt und durch die strategische Koordination von Sunward Star fertiggestellt Die Fluggesellschaft flog von Jingbian, Xi'an aus. Das experimentelle Drohnentestzentrum absolvierte erfolgreich seinen ersten Flug. ▲Bildquelle „Shanhe Huayu“ offizieller öffentlicher Bericht, Berichten zufolge funktionierten während des 40-minütigen Flugtests alle Systemgeräte des Flugzeugs normal und waren in gutem Zustand Die Leistung entsprach den Designvorgaben. Nach Abschluss der geplanten Flugthemen kehrte das Flugzeug reibungslos zurück und der Erstflug war ein voller Erfolg. Die SA750U ist das erste große unbemannte Transportflugzeug meines Landes mit einer Last von über 3 Tonnen. Die Shanhe Huayu Company brauchte nur 2 Jahre und 8 Monate, um den gesamten Prozess vom Konzeptentwurf bis zum erfolgreichen Erstflug des ersten Flugzeugs abzuschließen.
