sakkhtevacuumblue

خدمات پیام رسانی رمزگذاری شده ، که مانع از حمله مجرمان سایبری به محتویات پیام های رد و بدل شده توسط کاربرانشان می شوند ، طی یک دهه گذشته به طور فزاینده ای محبوب شده اند. در حالی که این سرویس ها محتوای پیام را پنهان می کنند ، کاربران مخرب غالباً می توانند از داده های شبکه برای استنباط سایر اطلاعات ، مانند هویت کاربران در حال تبادل پیام ، هنگام برقراری ارتباط ، در جایی که پیام هایشان ارسال می شوند ، استفاده کنند و چقدر داده ها بین آنها انتقال می یابد.

محققان دانشگاه موناش در استرالیا ، فناوری غیر تهاجمی رادیکال ایجاد کرده اند که می تواند برای تشخیص بیماری های تنفسی ریه مانند فیبروز کیستیک و سرطان ریه و درمان های بالقوه سریع برای بیماران استفاده شود.

تیمی از مهندسان مکانیک در دانشگاه بینگامتون ، دانشگاه ایالتی نیویورک که در حال تحقیق در مورد نوع انقلابی از میکرو سوئیچ است ، کاربرد دیگری را برای تحقیقات مداوم خود یافته است.

چاپ 3 بعدی اغلب به عنوان آینده تولید مورد حمایت قرار می گیرد. این اجازه می دهد تا ما به طور مستقیم اشیاء را از طرح های تولید شده توسط رایانه بسازیم ، به این معنی که صنعت می تواند محصولات سفارشی شده را در خانه و بدون برون سپاری قطعات تولید کند. اما چاپ 3 بعدی دارای خطای زیادی مانند اعوجاج شکل است. هر چاپگر متفاوت است ، و مواد چاپی می توانند به شیوه های غیر منتظره کوچک و کوچک شوند. تولید کنندگان معمولاً قبل از درست گرفتن ، باید بسیاری از تکرارهای چاپ را امتحان کنند.

فرض کنید از چند پا به فردی که قبلاً هرگز او را ملاقات نکرده اید ، به طور مختصر نگاه کنید. چند قدم عقب بروید و دوباره نگاه کنید. آیا می توانید چهره او را تشخیص دهید؟ "بله ، البته" ، شما احتمالاً فکر می کنید. اگر این واقعیت داشته باشد ، به این معنی است که سیستم تصویری ما ، با دیدن یک تصویر واحد از یک جسم مانند چهره خاص ، به رغم تغییر در موقعیت و مقیاس شیء ، آن را به طور کامل تشخیص می دهد. از طرف دیگر ، ما می دانیم که کلاس های مدرن نظیر شبکه های عمیق وانیل ، این آزمایش ساده را شکست خواهند داد.

سیستمی ایجاد شده توسط محققان MIT می تواند برای به روزرسانی خودکار ناسازگاری های واقعی در مقالات ویکی پدیا ، کاهش زمان و تلاش صرف شده توسط ویراستاران انسانی که اکنون این کار را به صورت دستی انجام می دهند ، مورد استفاده قرار گیرد.

محققان در تلاشند تا تعداد بیشتری از تنظیمات خود را به سمت تعدادی از تنظیمات بروند ، تعامل خود را با انسان تا حد ممکن صاف و طبیعی انجام دهند. آموزش رباتها برای پاسخ دادن سریع به دستورالعمل های گفتاری مانند "بلند کردن لیوان ، حرکت دادن آن به سمت راست" و غیره ، در بسیاری از شرایط ایده آل خواهد بود ، زیرا در نهایت تعامل مستقیم و بصری انسان و روبات را امکان پذیر می کند. با این حال ، این همیشه آسان نیست ، زیرا به ربات نیاز دارد تا دستورالعمل های کاربر را درک کند ، بلکه همچنین می داند که چگونه اشیاء را مطابق با مناسبات مکانی خاص جابجا کنید.