Новый Русский видео хостинг — Платформа перетягивает на себя видео контент с Ютуба и ВК. Как-так? Почему нельзя было сделать так раньше?
Легко научись 3D моделированию в свободном САПР FreeCAD на Платформе plvideo/@freecad Подписывайтесь и смотрите.
Как с помощью клавиши М в инструменте поли-линия можно облегчить построение эскиза в Sketcher-FreeCAD.
Руководство по настройке FreeCAD и его клонов. Часть 1. Видео с разъяснениями и pdf с переводом страниц. Разбираем первый пункт основных настроек. Как изменить тему интерфейса программы. Бонусом - как сделать прозрачную Комбо-панель в версии 0.22 , Link Branch и Ondsel.
Как с нуля выполнить симуляцию поведения воздушных пузырьков в сосуде с водой. Построение модели, анализ и другие хитрости работы в верстаке OpenFoam. Этот перевод выполнен нейросетью. Скачать перевод можно в прикреплённом видео. Оригинал можно посмотреть по ссылке в тексте поста.
На этом уроке вы начнёте строить свою первую модель. Кто-то лепит пончики, а вы будете делать табуретки. Это не мастер-класс по моделированию какой-то конкретной табуретки. Это показ технологии моделирования вообще. Другими словами - это закрепление теоретических знаний на практике. Как всегда текст в PDF плюс видео самого урока и видео построения табурета со всеми разъяснениями.
Урок 02. Ставить воксельные кубики в нужные места - это просто. Удалять ненужные кубики - ещё проще. Как всегда всё в виде PDF и короткого видео. Это базовые операции и они выработаются у вас до автоматизма. А изучив следующий урок вы сможете сделать простую, а может быть и не самую простую табуретку. Blender часто изучают по пончику. А Goxel можно изучить по табуретке.
Кратко знакомимся с некоторыми элементами интерфейса и учимся управлять рабочим пространством. Первый урок - самый скучный, но он же и самый короткий. На следующем уроке уже начнём играть в "кубики" Урок в виде PDF файла и короткого пояснительного видео.
Алгоритм присоединения В-Сплайна к точке.
1 — Немного отодвигаем конечную точку кривой В-сплайна от не привязанной точки соприкосновения. 2 — Выбираем точки. Сначала «К чему» затем «Что» 3 — Откатываем операцию назад. Наши точки приходят в исходное положение. 4 — Кликаем по нужному инструменту для присоединения точки к точке или точки к кривой.
Алгоритм создания тела в Curved Shapes.
1 — Создаём в Sketcher профильи сбоку, сверху и спереди. Всё это выравниваем относительно друг-друга. 2 — В верстаке Curved Shapes выбираем профиль который будем протягивать. 3 — Затем два остальных профиля которые должны ограничивать габариты протягиваемого профиля. 4 — Кликаем по инструменту Curved Array 5 — Переключаем в дереве модели полученный Curved Array в Solid. 6 — Настраиваем необходимое количество промежуточных профилей.
«Проект „Зодчий“ Система боевых дронов-патрулей у границ РФ с целью выявления диверсионных групп и приближающихся ракет для их перехвата и уничтожения методом тарана»
Предложенный к реализации проект подразумевает, создание дронов-патрулей приграничных участков Российской Федерации. С целью выявления диверсионных групп противника и раннего выявления приближающихся к границы России ракет противника с целью их перехвата и уничтожения посредством столкновения дрона с ракетой или пикирование на диверсионную группу в случае с наземным вариантом операции по ликвидации противника.
Система прекрасно может работать в паре с российскими ПВО, среагировав на порядок раньше ПВО, а в случае неудачи в поражении ракеты беспилотникиком, предоставить эту возможность уже системам ПВО.
В любом случае — система «Зодчий» станет незаменимым дополнением для ПВО, а так же для пограничных войск в виде патрулирования границ.
Боевые летающие дроны пограничников — это очень важный элемент в современной военной технике. Они могут использоваться для различных целей, включая перехват и уничтожение ракет противника, а также разведку приграничной территории.
Эти дроны обычно оснащены передовым оборудованием, таким как ракеты, радары, камеры и другие средства наблюдения. Они могут летать на больших скоростях и иметь хорошую маневренность, что делает их эффективными в боевых действиях.
Пограничные службы могут использовать такие дроны для обеспечения безопасности границы, отслеживания незаконных пересечений, выявления потенциальных угроз и предотвращения инцидентов. Они также могут быть задействованы в миссиях по поиску и спасению, контролю территории в условиях чрезвычайной ситуации и других задачах.
В целом, боевые летающие дроны пограничников играют важную роль в обеспечении безопасности приграничных территорий и могут быть решающим фактором в различных военных операциях.
Боевые дроны могут быть оснащены различными технологиями, такими как системы наблюдения и разведки, оптические и радиолокационные прицельные системы, системы связи и управления, автопилоты и, в случае военных дронов, вооружение.
Систему «Зодчий» планируется оснастить инфракрасными датчиками и тепловизорами, а так же искусственным интеллектом (ИИ), которая заметит любое изменение ландшафта на границе, а так же определит любое передвижение, отличая животных от людей. Передаст информацию на пульт военного дежурного для дальнейшего принятия решения относительно выявленных целей.
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Развитие беспилотных технологий
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Регулярные обстрелы приграничных областей — Белгородская, Курская, Воронежская, Брянская, Ростовская, Липецкая Российской Федерации. Регулярные проникновения диверсионных групп на территорию Российской Федерации для совершения диверсий и тераристических актов направленных на уничтожение инфраструктур и гражданского населения России!
Поскольку для полноценной работы систем «Зодчий» требуется регулярная их подзарядка, то предлагаю для реализации проекта совместить его с уже мной предложенными проектами — Проект «Ковен» Дистанционная подзарядка дронов в небе https://xn--d1ach8g.xn--c1aenmdblfega.xn--p1ai/imp... , а так же — Проект «Ладонь» Заправочные станции-аэродромы для беспилотников (БПЛА) https://xn--d1ach8g.xn--c1aenmdblfega.xn--p1ai/imp... и соответственно — Проект «Оптическая паутина» Дистанционная подзарядка дронов во время полета https://xn--d1ach8g.xn--c1aenmdblfega.xn--p1ai/imp... Таким образом, затраты и ресурсы будут целиком зависеть от варианта подзарядки дронов-патрулей, которые будут дежурить в количестве десяти групп по 10 дронов в каждой. Пока одна группа дежурит, вторая группа находиться на станциях-подзарядках, так называемых дронопортах.
В среднем для быстрой реализации моего авторского проекта потребуется порядка 30 миллионов рублей. При поддержке проекта, я довольно быстро рассчитаю финансовую модель для проекта «Зодчий» с точки зрения рентабельности как бизнес проекта, который будет сотрудничать напрямую с Министерством обороны Российской Федерации. Проект имеет 100% импортозамещение и позиционируется исключительно как российская разработка от гайки до системы патрулирования, схем передвижения и метода уничтожения противника
Весомый аргумент в поддержку Министерства обороны Российской Федерации. Не дорогой вариант решения проблемы с уничтожением ракет противника, в сравнении со стоимостью одного залпа ПВО. Боевые дроны-патрули могут решать различные задачи. Одной из главных задач является обеспечение безопасности и защиты территории. Кроме того, боевые дроны-патрули могут использоваться для разведки и наблюдения, наблюдения за границами и территориями
Боевые дроны-патрули владеют рядом с преимуществами, перед самолетами, которые делают их эффективными для решения различных задач. Вот из некоторых из них:
— Маловисимость: Боевые дроны-патрули обычно имеют меньшие размеры и вес по сравнению с удлиненными самолетами, что делает их более легкими и менее заметными для поражения
— Более высокая манёвренность: Боевые дроны-патрули могут быть оснащены автожиоуправляемым поворотным крылом или винтами, что позволяет им летать с большей скоростью и маневренностью, что может быть крайне важно для обнаружения врага
— Более низкий уровень шума: Боевые дроны-патрули обычно работают с повышением уровня шума, что делает их более невидимыми для обнаружения и снижает риск обнаружения.
— Более высокая дальность полета: Боевые дроны-патрули могут иметь большую дальность полета, что позволяет им оперативно перемещаться на большем расстоянии и выполнять задачи на более глубокой дистанции.
— Более обоснованная стоимость: Боевые дроны-патрули обычно дешевле и менее ресурсоемкие, чем традиционные самолеты, что делает их более доступными для использования.
— Более высокая эффективность: Боевые дроны-патрули могут использоваться для решения различных задач, таких как разведка, наблюдение, наблюдение за границами и территориями, поиск и спасение, а также военные операции и боевые действия.
Благодарю за внимание! Поддержите проект
Уважаемые читатели, прошу поддержать проект! Заранее благодарю Вас.
φ = (1+√5)/2 = 1,618 (61,8% к 38,2%) Гармония в экономике — это ее максимальная эффективность и устойчивость, равновесие ее секторов: справедливое распределение доходов по составу населения, гармоничное отношение между налогами и доходами, разумное соотношение между отраслями производства, территориальным размещением производства и численности населения по стране. Для компании «золотое сечение» определяет гармоничность ее рыночного окружения и внутренних составляющих — бизнес-процессов, штатного расписания, заработной платы, структуры финансово-экономических показателей и т. д. Именно за счет гармоничности возникает то новое свойство, которого раньше не было, но которое обеспечивает преимущества перед конкурентами
Гармоничный менеджмент пока еще не оформился в привычные каноны классической теории управления, но использование принципа золотого сечения для анализа устойчивости макроэкономических, социальных, коммерческих и других структур дает интересные результаты. Так, в финансовом менеджменте при взятии кредита в банке или оценке предприятия инвесторами в качестве норматива коэффициента срочной ликвидности (соотношение наиболее ликвидных текущих активов к текущим обязательствам) принимается значение 0,6—0,8. Значение в пределах от 1,6 до 2 считается нормальным для такого показателя финансовой устойчивости, как финансовый рычаг (степень использования заемных средств и соответственно степень финансового риска, который рассчитывается делением активов на собственный капитал предприятия). Как показывает практика, оптимальная структура затрат складывается из 50% производственной себестоимости, 30% расходов на реализацию и 20% административных затрат. Опять же «числа Фибоначчи» и соотношение «золотого сечения». Анализ финансовых рынков как метод прогнозирования цен с помощью рассмотрения графиков движения рынков (цена, объем и открытые позиции) за предыдущий период времени во многом основывается на «золотом сечении». Многолетние наблюдения трейдеров показали, что в графике движения рынка наблюдается закономерность «чисел Фибоначчи».
Так, если принять, что гармоничный рынок — система, в которой между ее составляющими содержится максимальное количество связей в пропорции «золотого сечения», то он будет оптимизирован по обеспечению устойчивости с минимальными затратами.
В экономике исходя из принципа «золотого сечения» основная доля — 61,82% — должна принадлежать производительной силе, то есть человеку. Доля государства (организации) — 38,2% — это сумма всех налогов и других обязательных отчислений. По степени важности налоги тоже должны образовывать «числовой ряд Фибоначчи», то есть 38,2% = 23,61%+14,59%, где 23,61% — основной налог (какой именно, решать Правительству). При этом 14,59% могут быть как одним каким-то налогом, так и группой, где 14,59% = 9,02%+5,57%. И так далее.
Взаимоотношения регионов с центром тоже должны строиться в пропорции: 61,8% собранных налогов остаются на местах, 38,2% идут в центр (региональный, федеральный). Тот же принцип применяется и при внутрифирменных взаимодействиях: работнику — 61,8%, организации — 38,2%. Доход организации, ее управленческого аппарата 38,2% х (число работников)= 100%. Налогообложение с этих 100%: 61,8% — организации, 38,2% — сумма всех налогов.
Принято считать, что понятие о золотом делении ввел в научный обиход Пифагор (VI в. до н. э.). Но возможно, что свое знание деления он позаимствовал у египтян и вавилонян, так как оно присутствует в пропорциях пирамиды Хеопса, храмов, барельефов, предметов быта и украшений. Платон (427—347 гг. до н. э.) также знал о золотом делении. В фасаде древнегреческого храма Парфенона присутствуют золотые пропорции. Впервые золотое деление упоминается в «Началах» Евклида. Леонардо да Винчи производил сечения стереометрического тела, образованного правильными пятиугольниками, и каждый раз получал прямоугольники с отношениями сторон в золотом делении. По данным одних исследователей, он и дал этому делению название «золотое сечение». В других источниках говорится, что термин «золотое сечение» идет от Клавдия Птолемея — александрийского астронома, математика и географа. Он дал это название числу 0,618, убедившись в том, что рост человека правильного телосложения естественно делится именно в таком отношении. В Германии над теми же проблемами трудился Альбрехт Дюрер. Известен пропорциональный циркуль Дюрера. Астроном XVI в. Иоган Кеплер назвал «золотое сечение» одним из сокровищ геометрии, пропорцией, продолжающей саму себя. С историей «золотого сечения» связано имя итальянского математика, монаха Леонардо из Пизы, более известного под именем Фибоначчи (сын Боначчи). Он выстроил магический ряд чисел, известный как «ряд Фибоначчи».
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) для проведения медицинских операций является активно развивающейся областью. ИИ может быть использован для анализа медицинских изображений, помощи в диагностике, планировании операций и даже участия в хирургических процедурах. Например, системы компьютерного зрения могут помочь хирургам во время операций, обнаруживая и выделяя важные структуры. Однако, внедрение ИИ в хирургию требует строгой проверки, обучения и регулирования, чтобы обеспечить безопасность и надежность. Такие технологии имеют потенциал улучшить результаты операций, но также несут риски, которые необходимо тщательно изучать и учитывать.
Исследования показывают, что использование ИИ в медицинских операциях может привести к улучшению точности диагностики и хирургических вмешательств. Например, исследования в области рака показывают, что ИИ может помочь в обнаружении опухолей на рентгеновских снимках и снижении количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако, необходимо учитывать, что внедрение ИИ в медицинскую практику требует не только технических, но и этических и правовых аспектов.
Таким образом, обучение ИИ для проведения медицинских операций представляет собой перспективную область, но требует внимательного исследования, регулирования и обеспечения безопасности и надежности перед широким внедрением в практику.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует комплексного подхода и экспертного участия. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для этого:
1. Сбор данных: Необходимо собрать большой объем данных о различных медицинских случаях, включая информацию о диагнозах, лечении, результатах операций и длительности восстановления.
2. Обучение модели: Используя собранные данные, можно обучить искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Модель может быть обучена распознавать паттерны и признаки, связанные с успешными или неуспешными операциями.
3. Валидация и тестирование: После обучения модель нужно протестировать на новых данных, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты операций с высокой точностью.
4. Экспертное участие: Важно вовлечь опытных врачей и хирургов в процесс обучения модели. Они могут предоставить ценную обратную связь и экспертное мнение, которое улучшит качество предсказаний и доверия к модели.
5. Регулирование и безопасность: При обучении искусственного интеллекта для медицинских операций необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности и регулирования, чтобы обеспечить защиту пациентов.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует времени, ресурсов и экспертного участия, но может привести к существенному улучшению качества медицинской помощи и результатов операций.
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Развитие цифровой аналитики: большие данные, ИИ, машинное обучение, прогнозные модели
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Присутствие человеческого фактора в виде врачебных ошибок. Не всегда качество проведенных операций соответствует должному уровню, когда пациента можно было спасти.
Искусственный интеллект может помочь в решении проблемных ситуаций в медицине, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование их развития, анализ медицинских данных, проведение операций, обучение медицинского персонала, фиксация нарушений, контроль за соблюдением установленных законодательством требованиях и т.д
Основными «болевыми точками» здравоохранения граждане считают недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), а также их нехватку (37%), недоступность медицинской помощи для населения: дорогие лекарства, услуги (35%), недостаточную оснащенность медицинских учреждений современным оборудованием (31%). Неэффективную работу страховых компаний, предоставляющих полис ОМС, первоочередной проблемой назвали всего 3% опрошенных.
Оказание качественной медицинской помощи прописано в законе Российской Федерации. Качество и новшества в медицине это показатель качества жизни граждан, работы органов власти, благосостояние и здоровье нации.
Как следствие, здоровая нация — это сильная и непобедимая нация.
Ресурсы, необходимые для внедрения ИИ в медицину, включают:
Успешное внедрение ИИ в медицину может привести к значительным преимуществам, однако требует значительных инвестиций и усилий от различных участников.
Поскольку, обучение будет происходить не только в институтах, но и в больницах, в том числе на конференциях врачей, операционных вмешательствах, то основная часть средств уйдет на заработную плату сотрудникам, привлеченных в проект, а так же, на необходимые расходные материалы — это порядка 30 миллионов рублей в год, при предоставлении государством серверов для работы и иной поддержки, которая бы сразу решалась
Искусственный интеллект может помочь в диагностике медицинских проблем, анализируя большие объемы данных, такие как исторические медицинские записи, генетические и биометрические данные. Это позволяет выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний
— Внедрение (ИИ) в медицину напрямую оказывает влияние на демографическую составляющую страны в целом. Тем самым открывая новые горизонты в сооздании медицины будущего.
— Улучшенные показатели послеоперационного выздоравливания пациентов и сохранение жизни населения
— Предотвращение врачебных ошибок в виде избежания человеческого фактора
— Контроль (ИИ) за процессом работы врачей и создание новых видов лекарств
— Фиксация работы с быстрым выявлением факторов повлекших неблагоприятные последствия для пациента, если такие будут иметь место быть
— Грамотные подсказки врачам и наблюдение за общим состоянием как специалиста так и пациента
— Сигнал о недопустимости врача к работе в случае его несоответствия в силу личных причин
— Инновационное решение для всей Российской Федерации
— Высвобождение ресурсов и времени врачей для решения иных задач
Как итог — это перенос ИИ на носитель в виде чипа, который можно будет вставить в робо-медика в будущем
Сфера деятельности широка, как для государственных нужд, так и для коммерческого использования уже обученного продукта в виде продаж. Это открывает двери в невероятное будущее.
Все население Российской Федерации в целом!
При внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, целевая аудитория включает врачей, медицинский персонал, исследователей, разработчиков ИИ, администраторов здравоохранения и пациентов. Врачи и медперсонал используют ИИ для диагностики, прогнозирования и разработки планов лечения, в то время как исследователи и разработчики ИИ работают над улучшением алгоритмов и приложений. Администраторы здравоохранения принимают решения о внедрении ИИ в медицинскую практику, а пациенты являются конечными пользователями медицинских услуг, которые могут взаимодействовать с ИИ-системами для получения диагнозов и рекомендаций по лечению уже на дому посредством того же ИИ используя доступ в сеть, что приветед к грандиозному сокращению неразберихи, волокиты и очередей в стационарах. Все это возьмет на себя ИИ
Исследования также показывают, что внедрение ИИ в медицину может повлиять на рабочие места и профессиональные обязанности медицинского персонала, поэтому их обучение и поддержка также важны для успешной адаптации новых технологий.
Так же, целевая аудитория, это многочисленные частные клиники
Опыт успешно реализуется близко знакомыми коллегами по АСИ из Белоруссии. С ними и возможно партнерство. С целью расширения спектра разработок и обучения ИИ. Опыт коллег в раннем распознавании и выявлении онкозаболеваний и иных изменений в организме при помощи ИИ, который уже внедрен в виде бизнеса в клиниках.
Федеральная, муниципальная и региональная поддержка власти. Так сказать, пропуск, во все необходимые для реализации проекта «Мандрагора» двери. Поддержка Минздрава в снятии барьеров и помощи в проведении обучения в различных местах. Поддержка институтов при правительстве с предоставлением мощностей и специалистов. Консультации в области безопасности и сохранения личных данных пациентов при помощи законодательного уровня. Финансирование. Контроль за выполнением работ. Любая поддержка, которая в ходе работы, понадобиться от государства. Фонд «Сколково» Министерство промышленности и торговли РФ. Субсидии на возмещение затрат. Акселерации. Патентование и все необходимые сертификации.
Каверна
Мой опыт в электронной музыке. Многосерийная тема. Все подробности во вступлении. Приятного просмотра
Vkontakte
Twitter
Одноклассники
