Admin

Biriket / Tuğla Döşeme Robotu İlk Kavisli Duvarı İnşa Etti Perth, Avustralya merkezli robotik firması FBR tarafından geliştirilen Hadrian X, saatte 500'e kadar tuğla yerleştirme kapasitesine sahip bir tuğla döşeme endüstriyel robotudur. Referans olarak, bu, dakikada sekiz tuğlanın biraz üzerinde veya yaklaşık her 7 saniyede bir tuğla demektir. Bu oldukça hızlı. Kesinlikle o büyük kolu sallarken yoluma çıkmak istemeyeceğim kadar hızlı. Hadrian X'in en son versiyonu, üç kata kadar yükseklikte duvarlar inşa edebilen 32 metrelik (105 fit) bir teleskopik bom kolunun yanı sıra "mevcut duvarların 50 mm yakınına blok yerleştirme" hassasiyetine sahiptir. Videoda Hadrianus, daha önce yalnızca geleneksel, düz duvarlar inşa ederek ilk kavisli duvarını inşa ediyor. Hey, ilk iki Küçük Domuz gibi samandan veya sopalardan yapılmadığı sürece duvarlarımın şekli umurumda değil. FBR CEO'su Mike Pivac, şirketin robotik tuğla döşeme teknolojisinin "daha hızlı, daha güvenli, daha az israflı, daha doğru ve sonuçta daha ucuz bir çözüm sunarak inşaat sektörünü daha sürdürülebilir bir temele taşıyacağına" inanıyor. Haklı mı? En azından tuğla döşeyen robotların hile yapmaması ve inşaat sahasının etrafına kül blokları fırlatmaması koşuluyla mümkün olabilir. Bana göre bu çok gerçek bir olasılık. Kaynak: Technabob

'SSD Performans seviyeleri': Yeni nesil microSD kartlar, bir Blu-ray filmin tamamının 15 saniyeden daha kısa sürede aktarılmasına yardımcı olarak genel 8K kaydın önünü açabilir SD 9.1 standardı, günümüzün en iyi microSD kartlarının hızını iki katına çıkaracak ve yeni nesil SD kartlar 2 GB/s'ye kadar hızlara ulaşacak. SD Assocation (SDA) tarafından tanıtılan SD 9.1 ile bir sonraki SD Express hafıza kartı grubu, 1.969 MB/sn hız sunabilen PCIe Gen4'ü kullanıyor; bu, SD 7.1 spesifikasyonundaki ilk microSD protokolüyle sunulan maksimum hızların iki katından daha fazlası. SD Express hafıza kartları, SD Express Seed Class 150, 300, 450 ve 600 olmak üzere dört çeşittir; bu sayılar, Mb/s cinsinden ölçülen minimum okuma ve yazma hızlarına karşılık gelir. Bu, bu microSD kartların hızlarının 0,6 GB/s ile 2 GB/s arasında değişebileceği anlamına gelir. Buna karşılık, en iyi taşınabilir SSD'ler genellikle kabaca 1 GB/s hıza ulaşır. Şimdiye kadarki en hızlı microSD kartlar Bunun gerçek anlamda anlamı, kabaca 25 GB büyüklüğündeki bir Blu-ray filmi 12,5 saniyede aktarabilme yeteneğidir. Bunun gibi hızlar, nispeten büyük olan 8K video dosyalarının kolaylıkla aktarılmasını sağlayacak kadar hızlı olacaktır. SDXC, SDUC microSDXC ve microSDUC hafıza kartlarında bulunan SD Express Hız Sınıfları, depolama standardının oluşturulmasında kullanılan hafıza teknolojisindeki değişikliklere dayanır. SDA başkanı Hiroyuki Sakamoto, "SD Express hafıza kartları için minimum garantili sıralı performans standartlarını tanımlayarak SDA, hem cihaz üreticilerinin hem de tüketicilerin her türlü içeriğin en iyi şekilde kaydedilmesini ve oynatılmasını sağlamasına yardımcı oluyor" dedi. Ürün üreticilerine en zorlu depolama kullanımlarını karşılayabilecek daha fazla depolama seçeneği sunmak için microSD Express'in hızını iki katına çıkararak 2 GB/s'ye çıkardık; SD Express hafıza kartlarını, cihazların onarımını ve yükseltilmesini kolaylaştıran cazip, ekolojik açıdan sağlam bir seçim haline getirdik." SD Express, NVMe özelliklerini kullanır ve maksimum güç seviyeleri aracılığıyla çeşitli güç yönetimi ayarları sunar. Bu maksimum güç seviyesi değerleri, kartın ne kadar ısınacağını dikkatli bir şekilde yönetmek ve dosyaları aktarırken hızını uzun süre koruyabilmesini sağlamak için ana cihaz tarafından ayarlanır. SDA, bu en son standarda göre oluşturulan hafıza kartlarının, büyük miktarda dosyayı düzenli olarak cihazlar arasında taşıması gereken yaratıcı endüstrideki profesyoneller için özellikle yararlı olacağını söylüyor. Kartlar, birkaç kullanım örneğini saymak gerekirse ağır çekim video, ham veri, 8K video ve 360 derecelik kameralardan alınan görüntüleri aktarmaya yönelik olacak. Kaynak: TechRadar Pro

A Milli Kadın Voleybolcularımız Yüzyılın Kadın Sporcuları Listesine Girdi

Subaru Hava Hareketliliği Konsepti ile Göklere Uzanıyor Subaru, Japonya Hareketlilik Fuarı'nda çok sayıda konsepti tanıttı ancak belki de en beklenmedik olanı 'Subaru Hava Hareketlilik Konsepti'dir. Uçan araba konsepti normalde otomotiv şirketlerinin yarattığı bir şey değil, ancak son yıllarda farklı otomobil üreticilerinin bu fikirde çok daha fazla potansiyel görmesiyle bu durum değişti. Subaru'nun konsepti hakkında çok fazla ayrıntı yok ancak şirket mobiliteyi yeni boyutlara taşıyor gibi görünüyor. Şirket, "hava yolculuğunda devrim" getirecek uçan araba konseptlerine olan ilginin arttığını söylüyor. Zamanın bu noktasında uçabilecek ya da uçamayacak olan araç, elektrikli aktarma organları geliştirme ve otomasyondaki mümkün olanı genişleten ilerlemelerin bir ürünüdür. Şirket, havacılık ve otomotiv mühendislerinin şu anda geleceğe yönelik konsepte sahip uçuş gösterileri üzerinde çalıştığını söylüyor. Araç aslında altı fanı ve araba benzeri bir kokpit alanı olan devasa bir drone. Tek belirgin Subaru tasarım ipuçları, C şeklindeki farlar ve arka lambalar ile Subaru yazıları ve amblemleridir. Dürüst olmak gerekirse, aydınlatma biraz uyumsuz ve geçen yıl tanıtılan STi E-RA konseptinden geliyor gibi görünüyor. Diğer tüm dronelar gibi elektrikli olacağını biliyoruz ancak bunun ötesinde ne kadar menzile sahip olması gerektiği veya potansiyel olarak ne kadar hızlı uçabileceği hakkında hiçbir fikrimiz yok. Yakın zamanda tanıtılan Airspeeder Mk4 gibi benzer elektrikli dikey kalkış ve iniş (eVTOL) uçakları, inanılmaz bir güce ve 225 mph'ye kadar hızlara sahip. Bu bir yarış aracı olarak üretiliyor, dolayısıyla bir tüketici ürününün neler yapabileceği konusunda beklentileri kontrol altında tutmak en iyisi. Airspeeder ayrıca tamamen elektrikli bir güç aktarma organı kullanmıyor, bunun yerine hidrojenle çalışan elektrikli olanı tercih ediyor. Bunun hızlı yakıt ikmali yapma ve ağırlıktan tasarruf etme ihtiyacından kaynaklandığını düşünüyoruz ve Subaru'nun da bu teknolojiyi değerlendirip değerlendirmeyeceğini görmek ilginç olacak. Subaru, en azından kamuya açık olarak, hidrojen teknolojisiyle pek ilgilenmedi, ancak azınlık sahiplerinden biri olan Toyota'da bu durum vardı. Şirket, ister hidrojen yakıt hücresi ister hidrojen yanması olsun, motor sporlarında ve tüketici uygulamalarında hidrojen benzeri çılgınlığı test ediyor. Hidrojen yakıt hücresiyle çalışan Mirai de yıllardır Kaliforniya'da satışa sunuluyor ve 2022'de önemli bir güncellemeden geçiyor. Toyota'nın bu teknoloji konusunda dünyadaki diğer tüm otomobil üreticilerinden daha fazla deneyimi var; bu nedenle, iki şirketin zaten BRZ/GR86 ve Solterra/bZ4X gibi araçlarda teknolojiyi paylaştığı göz önüne alındığında, bu bilginin bir kısmının Subaru'ya ulaşması her zaman mümkün. Kaynak: CarBuzz

Merkezi Olmayan Platformlarda Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Birleşmesi: Teknolojik Bir Devrim Sürekli gelişen teknoloji çağında, yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) merkezi olmayan platformlara entegrasyonu, en son teknolojilerin çığır açıcı bir yakınlaşmasına işaret ediyor. Bu füzyon, merkezi olmayan sistemlerle etkileşim kurma ve bunları kullanma şeklimizde devrim yaratma potansiyeli taşıyor. Blockchain ve merkezi olmayan uygulamalar (DApp'ler) dahil olmak üzere merkezi olmayan platformlar, güvensizlik, güvenlik ve şeffaflık nitelikleri nedeniyle dikkat çekti. Yapay zeka ve makine öğrenimini bu platformlara aşılayarak otomasyonun, akıllı karar vermenin ve veriye dayalı içgörülerin yeni boyutlarının kilidini açıyoruz. Merkezi olmayan platformları anlama Yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonunu derinlemesine incelemeden önce, merkezi olmayan platformların temellerini ve bunların önemini anlamak önemlidir. Merkezi olmayan platformların özellikleri 1. Merkezi Olmayanlaştırma: Bu platformlar merkezi otoriteleri ortadan kaldırır ve bunun yerine dağıtılmış ağlara ve kriptografik ilkelere güvenirler. Bu ademi merkeziyetçilik, tek başarısızlık noktalarına olan bağımlılığı azaltır ve dayanıklılığı artırır. 2. Blockchain teknolojisi: Birçok merkezi olmayan platform, işlemleri güvenli ve şeffaf bir şekilde kaydeden dağıtılmış bir defter olan blockchain teknolojisi üzerine inşa edilmiştir. Bitcoin gibi kripto para birimleriyle meşhurdur. 3. Akıllı sözleşmeler: Akıllı sözleşmeler, koşulların doğrudan koda kodlandığı, kendi kendini yürüten anlaşmalardır. Merkezi olmayan platformlarda otomatik ve güvenilir işlemleri kolaylaştırırlar. 4. Merkezi Olmayan Uygulamalar (DApps): Bu uygulamalar merkezi olmayan ağlar üzerinde çalışır ve kripto para birimlerinin ötesinde işlevler sunar. DApp'ler genellikle açık kaynaklıdır ve özerktir. 5. Şeffaflık ve güvenlik: Merkezi olmayan platformlar şeffaflıkları ve güvenlikleriyle ünlüdür. Blok zincirindeki veriler değişmezdir ve fikir birliği mekanizmaları işlemlerin doğruluğunu ve güvenliğini sağlar. Bu platformlar finans ve tedarik zinciri yönetiminden sağlık ve eğlenceye kadar birçok farklı sektörde uygulama alanı buluyor. Verimliliğin artmasını, maliyetlerin azalmasını, güvenliğin ve şeffaflığın arttırılmasını vaat ediyorlar. Bununla birlikte, ölçeklenebilirlik sorunları ve mevzuatla ilgili kaygılar da dahil olmak üzere kendilerine özgü zorluklarla da karşı karşıya kalıyorlar. Merkezi Olmayan Platformlarda Yapay Zekanın Rolü Yapay zekanın merkezi olmayan platformlara entegrasyonu, dönüştürücü yetenekler sunar. Anahtar yönler şunları içerir: 1. Otomatik karar verme Yapay zeka, akıllı sözleşmelerin ve DApp'lerin önceden tanımlanmış kurallara ve gerçek zamanlı verilere dayalı olarak otomatik, akıllı kararlar almasına olanak tanır. Bu, otomatik ticaret, sigorta taleplerinin işlenmesi veya tedarik zinciri yönetimi gibi görevler için çok değerlidir. 2. Veri analizi Yapay zeka, merkezi olmayan defterlerde depolanan büyük hacimli verileri analiz ederek finansal analiz, dolandırıcılık tespiti ve pazar araştırması gibi alanlara uygulanabilir değerli bilgiler elde edebilir. 3. Tahmine dayalı analitik AI ve ML modelleri, geçmiş blockchain verilerine dayanarak tahminlerde bulunarak eğilimlerin tahmin edilmesine, risk değerlendirmesine ve talep tahminine yardımcı olur. 4. Doğal Dil İşleme (NLP) Yapay zeka odaklı NLP, merkezi olmayan platformlarda depolanan yapısal olmayan verileri analiz etmek için kullanılır ve DApp'lerde duygu analizine, sohbet robotlarına ve içerik iyileştirmeye olanak tanır. 5. Gelişmiş Güvenlik Yapay zeka, tehditleri tespit ederek ve yetkisiz erişim veya sahte işlemler gibi şüpheli eylemlere yönelik etkinlikleri izleyerek merkezi olmayan ağlarda güvenliği artırır. Yapay zekanın entegrasyonu, merkezi olmayan platformları geliştirerek onları daha akıllı, verimli ve değişen koşullara uyarlanabilir hale getiriyor. Çeşitli sektörlerde yenilikçi uygulamaların geliştirilmesini teşvik eder. Bununla birlikte, sorumlu uygulamayı gerektiren, veri gizliliği ve mevzuata uygunluk gibi kendi zorluklarını da beraberinde getirir. Merkezi olmayan sistemlerde makine öğrenimi Makine öğrenimi (ML), merkezi olmayan sistemlerde gelişmiş veri analizi ve tahmin yetenekleri sunarak hayati bir rol oynar. Makine öğrenimi şu şekilde uygulanır: 1. Veri analizi ve örüntü tanıma ML algoritmaları, merkezi olmayan platformlardaki büyük hacimli verileri analiz ederek veriye dayalı kararlar ve içgörüler için gerekli kalıpları ve eğilimleri belirler. 2. Dolandırıcılık tespiti ML modelleri, merkezi olmayan ağlardaki dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek, şüpheli işlemleri ve potansiyel olarak kötü niyetli düğümleri tespit etmek üzere eğitilmiştir. 3. Tahmine dayalı analitik ML, geçmiş blockchain verilerine dayanarak tahmine dayalı modeller oluşturarak pazar eğilimlerini, varlık fiyatlarını veya tedarik zinciri kesintilerini tahmin etmeye yardımcı olur. 4. Risk değerlendirmesi Finans ve sigorta bağlamlarında, ML risk faktörlerini değerlendirir ve merkezi olmayan sistemlerden gelen verileri kullanarak risk puanlarını hesaplayarak kredi itibarının belirlenmesine ve yatırım stratejilerine yardımcı olur. 5. Doğal Dil İşleme (NLP) NLP modelleri, merkezi olmayan sistemlerdeki yapılandırılmamış metin verilerini analiz ederek duygu analizinden, belge sınıflandırmasından ve sohbet robotu etkileşimlerinden yararlanır. ML önemli faydalar sunarken, veri gizliliği, veri kalitesi ve özellikle hassas kullanıcı verileriyle ilgili düzenleyici ve etik sonuçların ele alınması dahil olmak üzere endişeleri artırıyor. Merkezi olmayan platformlarda güven ve güvenliğin sürdürülmesi için ML'nin etik ve sorumlu kullanımı esastır. Merkezi Olmayan Platformlardaki Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler Yapay zeka ve makine öğreniminin merkezi olmayan platformlara entegrasyonu benzersiz zorluklar ve hususlar sunar: 1. Veri gizliliği ve güvenliği Merkezi olmayan platformlar genellikle hassas verileri blok zincirinde depolar ve yetkisiz erişimi ve veri ihlallerini önlemek için şeffaflık ve gizlilik arasında bir denge kurulmasını gerektirir. 2. Veri kalitesi Blockchain üzerindeki doğru ve yüksek kaliteli veriler, yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin etkili bir şekilde performans göstermesi için hayati öneme sahiptir. Düşük kaliteli veriler, hatalı tahminlere ve içgörülere yol açabilir. 3. Mevzuata uygunluk Merkezi olmayan teknolojiler için gelişen düzenlemelerde ve yasal çerçevelerde gezinmek karmaşık olabilir; farklı yargı bölgelerinin kripto para birimleri, veri işleme ve akıllı sözleşmelerle ilgili farklı kuralları vardır. 4. Ölçeklenebilirlik Ölçeklenebilirlik, özellikle blockchain tabanlı sistemlerde önemli bir endişe kaynağıdır. Blok zincirindeki veriler büyüdükçe verimli işleme zorlaşır. 5. Birlikte Çalışabilirlik Yapay zeka ve makine öğreniminin mevcut merkezi olmayan sistemlere entegre edilmesi, farklı bileşenler ve protokoller arasında kesintisiz etkileşim gerektiren birlikte çalışabilirlik sorunlarıyla karşılaşabilir. 6. Enerji tüketimi Bazı blockchain ağları, fikir birliği mekanizmaları için önemli miktarda enerji tüketir. Yapay zeka ve makine öğrenimini uygularken çevre dostu çözümler bulmak sürdürülebilirlik açısından çok önemlidir. Bu zorlukların üstesinden gelmek teknik uzmanlık, etik hususlar, mevzuata uygunluk ve teknolojinin benimsenmesinde ileriyi düşünen bir yaklaşım gerektirir. Bütünsel bir bakış açısı, riskleri azaltırken faydaları en üst düzeye çıkarmak için hayati öneme sahiptir. Yapay zeka ve makine öğreniminde gelecekteki trendler ve yenilikler Yapay zeka ve makine öğreniminin merkezi olmayan platformlara entegrasyonu, ufukta heyecan verici trendler ve yeniliklerin görüldüğü, sürekli gelişen bir alandır: 1. Gelişmiş Merkezi Olmayan Finans (DeFi) AI ve ML, risk değerlendirmesini, otomatik ticaret stratejilerini ve dolandırıcılık tespitini iyileştirerek DeFi platformlarını daha verimli ve güvenli hale getirerek DeFi'yi geliştirmeye devam edecek. 2. Yapay zeka odaklı tahmine dayalı analitik Yapay zeka, finansal piyasalar, tedarik zincirleri ve diğer sektörler için daha doğru tahmin modelleri geliştirerek daha iyi karar alma ve risk yönetimi sağlayacak. 3. Merkezi Olmayan Özerk Kuruluşlar (DAO'lar) Yapay zeka, teklifleri analiz ederek, oylama modellerini analiz ederek, öngörüler sağlayarak ve yönetimi optimize ederek DAO'ların daha etkili olmalarına yardımcı olacak. 4. Merkezi olmayan kimlik doğrulama Yapay zeka odaklı kimlik doğrulama, merkezi olmayan platformlarda kullanıcı kimlik doğrulaması ve kimlik yönetimi için güvenli ve gizliliğe duyarlı çözümler sunacak. 5. Blok zincirler arası birlikte çalışabilirlik Yapay zekadaki yenilikler, farklı blok zinciri ağları arasında birlikte çalışabilirliğin geliştirilmesine yol açarak birden fazla blok zincirinde kesintisiz veri paylaşımını ve işlemleri kolaylaştırabilir. 6. Ölçeklenebilirlik çözümleri AI ve ML, blockchain ağlarının ölçeklenebilirliğini artıran, darboğazları ve işlem sürelerini azaltan çözümlere katkıda bulunacaktır. 7. Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İçerik Merkezi olmayan içerik oluşturma platformları, metin, resim ve videolar oluşturmak için yapay zekadan yararlanacak ve kullanıcı tarafından oluşturulan yeni içerik ve yaratıcılık biçimlerine olanak tanıyacak. Bu eğilimler ve yenilikler, çeşitli endüstrileri şekillendirme, güvenliği artırma ve yeni ekonomik ve yönetişim modellerini teşvik etme potansiyeline sahip, merkezi olmayan sistemlerde yapay zeka ve makine öğreniminin sürekli gelişimini temsil ediyor. Bu gelişmeler hakkında güncel kalmak, yapay zeka ve merkezi olmayan platformların kesişimine ilgi duyanlar için çok önemlidir. Yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin (ML) merkezi olmayan platformlara entegrasyonu, teknolojide dinamik ve gelecek vaat eden bir sınırı temsil ediyor. Bu dönüştürücü teknolojiler, merkezi olmayan sistemlerle birleştirildiğinde endüstrileri yeniden şekillendirme, güvenliği artırma ve inovasyonu teşvik etme potansiyeline sahiptir. Bu füzyon, merkezi olmayan, verimli ve veri odaklı bir geleceği mümkün kılan olağanüstü teknoloji sinerjisine örnek teşkil ediyor. Bu alan gelişmeye devam ettikçe benzeri görülmemiş fırsatların kilidini açma ve teknoloji ve verilerle etkileşim şeklimizi yeniden tanımlama potansiyeline sahip. Bu heyecan verici bir yolculuk ve hızla ilerleyen bu alanda bilgi sahibi olmak ve etkileşimde bulunmak, bu alanın tüm potansiyelinden yararlanmak için hayati önem taşıyor. Kaynak: Cryptopolitan