Perkembangan terkini dalam teknologi dron
Perkembangan teknologi yang membawa kita ke bidang dron tidak terhenti di sini. Ia berkembang sehingga dron digunakan untuk lebih daripada tujuan ketenteraan. Perkembangan terkini menunjukkan bahawa pengembangan dron ke dalam semua jenis industri tidak terhenti. Beberapa perkembangan teknologi dron utama termasuk yang berikut.
Ciri Pendaratan
Don terbaharu mempunyai ciri pendaratan yang lebih baik. Menyediakan lebih banyak akses kamera dan keupayaan kamera yang lebih baik, dan membolehkan pengguna menilai dengan lebih baik tempat untuk mendarat. Ini adalah ciri yang hebat untuk tujuan ketenteraan.
Antara lain, ciri ini membolehkan kaki dron bergerak secara sekata dan pantas tanpa tersangkut pada objek yang boleh merosakkannya. Pendaratan pantas juga menjadikan dron berfungsi dengan lebih cekap, menunjukkan bahawa pengguna mempunyai kawalan yang lebih baik terhadap peranti. Selain itu, ciri pendaratan yang lebih baik memastikan dron selamat daripada sebarang kerosakan fizikal berhampiran tapak pendaratan.
Sistem Kawalan Yang Diperbaiki
Memiliki sistem kawalan yang tepat sentiasa menjadi isu dengan teknologi dron, tetapi keadaan telah berubah. Hari ini, kami mempunyai kawalan yang lebih baik ke atas dron dan keupayaan kawalan keseluruhan yang lebih baik. Di samping itu, ia juga sangat mudah, sesiapa sahaja boleh mengawal dron dari telefon pintar atau tablet. Drone terkini malah boleh dikawal dari jam tangan.
Drone untuk Kanak-kanak
Seperti yang dinyatakan di atas, dron bukan hanya untuk tujuan pengintipan atau ketenteraan. Baru-baru ini, penggunaannya telah berkembang ke hampir semua bidang kehidupan. Ini adalah mainan baharu yang hebat untuk kanak-kanak yang menyediakan peluang hebat untuk penglibatan dan pembangunan kemahiran motor. Kanak-kanak yang berminat dalam fotografi boleh menggunakan dron dalam gaya dan mengawalnya melalui telefon pintar mereka. Kemajuan ini memberikan kecekapan dan kemudahan yang tidak dapat ditandingi oleh mana-mana mainan yang pernah digunakan oleh kanak-kanak.
Kawalan Perlanggaran
Don awal tidak mempunyai sebarang ciri untuk menghalangnya daripada merempuh objek. Ini mengakibatkan banyak kerosakan dron dan menyebabkan orang ramai menghabiskan banyak wang. Pengenalan kawalan perlanggaran menyelesaikan masalah ini sepenuhnya. Kawalan perlanggaran memastikan bahawa amaran dihantar kepada pengguna apabila dron terlalu dekat dengan objek yang mungkin dilanggar. Sistem amaran ini memberi amaran kepada pengguna untuk menukar arah dron untuk mengelakkan kerosakan. Penggera pada peralatan kawalan terkini memastikan tiada sebarang bentuk kerosakan kewangan atau fizikal berlaku pada dron.
Teknologi dron sentiasa bertambah baik, dan akan ada lebih banyak perkembangan pada masa hadapan, menunjukkan bahawa dron akan mengambil alih pekerjaan tradisional dan mewujudkan ruang baharu di mana ia boleh digunakan.
Atas ialah kandungan terperinci Perkembangan terkini dalam teknologi dron. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Pesawat pengangkut tanpa pemandu terbesar yang dihasilkan dalam negara berjaya membuat penerbangan sulungnya: dilengkapi dengan enjin AEP100-A China Aviation Engineering Group
Aug 23, 2024 am 07:32 AM
Menurut berita dari laman web ini pada 22 Ogos, China Aviation Engine Group Co., Ltd. mengeluarkan pengumuman rasmi hari ini Pada 6:28 hari ini, enjin turboprop 900 kilowatt AEP100-A, yang dibangunkan sepenuhnya oleh Industri Penerbangan China. Corporation, menggerakkan pesawat pengangkut tanpa pemandu besar SA750U di Shaanxi, penerbangan pertama yang berjaya. Menurut laporan, enjin turboprop AEP100-A direka oleh Institut Penyelidikan Kejuruteraan Aeroangkasa China dan dihasilkan di Selatan Ia mempunyai keupayaan untuk menyesuaikan diri dengan suhu tinggi dan dataran tinggi Ia menggunakan reka bentuk aerodinamik tiga dimensi dan teknologi reka bentuk unit kuasa untuk pesawat sambil meningkatkan penjimatan bahan api Meningkatkan kecekapan operasi pesawat secara keseluruhan. Siri enjin turboprop AEP100 boleh dilengkapi dengan 2 hingga 6 tan pesawat tujuan am atau 3 hingga 10 tan kenderaan udara tanpa pemandu, dan prestasi komprehensifnya telah mencapai tahap lanjutan antarabangsa pada tahap yang sama dalam perkhidmatan. Laman web ini dilaporkan sebelum ini
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
pesawat pengangkut tanpa pemandu berskala besar pertama negara saya dengan muatan melebihi 3 tan, 'SA750U', berjaya melakukan penerbangan sulungnya, dengan sistem dan bahan yang dikeluarkan secara nasional
Aug 23, 2024 am 07:31 AM
Menurut berita dari laman web ini pada 22 Ogos, menurut akaun awam rasmi "Shanhe Huayu", pada 6:28 hari ini, pesawat pengangkut tanpa pemandu besar SA750U dibangunkan secara bebas oleh Sunward Huayu Aviation Technology dan disiapkan oleh penyelarasan strategik Sunward Star Syarikat penerbangan terbang dari Jingbian, Xi'an Pusat ujian dron eksperimen berjaya membuat penerbangan pertamanya. ▲Sumber gambar akaun awam rasmi "Shanhe Huayu", sama seperti di bawah menurut laporan, semasa ujian penerbangan selama 40 minit, semua peralatan sistem pesawat berfungsi dengan normal dan berada dalam keadaan baik prestasi memenuhi spesifikasi reka bentuk Selepas menyelesaikan subjek penerbangan yang dijadualkan Selepas itu, pesawat kembali lancar dan penerbangan pertama berjaya. SA750U ialah pesawat pengangkut tanpa pemandu berskala besar pertama di negara saya dengan muatan lebih 3 tan. Syarikat Shanhe Huayu hanya mengambil masa 2 tahun 8 bulan untuk menyelesaikan keseluruhan proses daripada reka bentuk konsep hingga penerbangan pertama yang berjaya bagi pesawat pertama.
