Ірина Львова Опубліковано: 8 Червня 2018 Не секрет, що цей бюджетний електрокар-седан нещадно знищує конкурентів. Попри те, що виробництво Model 3 поки досягло лише 35% від запланованої кількості, з травня у США вона стала лідером продажів у своєму сегменті, випередивши таких «монстрів» автопрому, як Daimler, BMW, Audi і Lexus. Продажі середніх преміальних седанів цих марок після появи Model 3 або перестали рости, або різко впали. Це добре видно на прикладі BMW, чия частка на ринку скоротилася з 35% до 18% всього лише за кілька місяців. Тому для самозаспокоєння конкуренти почали шукати докази того, що насправді Model 3 не є рентабельною для виробника. Мовляв, Ілон Маск затіяв авантюру, що незабаром лусне як мильна бульбашка. І на масове виробництво 5 тис. електрокарів щотижня Model 3 аж ніяк не вийде. Але конкуренти впіймали облизня — машина від Tesla таки виявилася прибутковою. Як проходила оцінка собівартості? Один із німецьких автовиробників закупив чотири електрокари і доручив своїм інженерам проаналізувати, що до чого. Ті розібрали Model 3 до найменших деталей і гвинтиків та порахували, що вона обходиться компанії у $28 тис. З них $18 тис. витрачають на матеріали і ще $10 тис. для оплати праці і виробництва. А це означає, що з кожної проданої Model 3 компанія Tesla отримує $7 тис. прибутку і про жодні дотації не йдеться. Яка собівартість у Tesla? Інженери були вражені. Виявилося, що японська фірма Panasonic, яка виготовляє акумуляторну батареєю для Tesla в штаті Невада, знизила частку кобальту з 8% до 2,8%. А це один із найважливіших кроків у здешевленні машини, адже щороку вартість кобальту стрімко зростає. Крім того, Маск має намір автоматизувати збірку свого електрокара на остаточній стадії, що, на його думку, ще трохи здешевить його. І хоча за таку ідею Маска гостро критикують, мовляв пристрої на панелі та встановлення вітрового скла – це ж делікатні рухи для людських рук, а не для роботів, у відповідь він тільки іронічно усміхається. Висновок простий: Tesla й справді серйозно загрожує німецькому пануванню на європейських дорогах. За підрахунками німецького ділового журналу WirtschaftsWoche, якщо Тесла зможе щотижня випускати заплановані 10 тисяч електрокарів цього типу, це буде катастрофа для конкурентів. Ілон Маск має намір зробити це вже восени, а на початку 2019-го року вийти на 20 тисяч. Враховуючи, що середній розмірний клас Model 3 відповідає автомобілям Mercedes C-класу, BMW третьої серії, Audi A4 і Lexus IS, можемо уявити, хто першим програє. До слова, компанія повідомила, що зараз виробництво Model 3 досягло 500 машин на день, тобто 3500 на тиждень або понад 180 тисяч на рік. У кінці квітня цього року випускалося лише 2000 таких машин на тиждень. Заводи Tesla працюють день і ніч, без перерви та вихідних. Крім того, у компанії є інший амбітний план — електрокар за $10 000 тис. доларів найближчим часом. А це вже останній контрольний цвях у кришку труни конкурентів… Ірина Львова
«Глаз в небе»: патрульный беспилотник с распознаванием насилия в скоплениях людей и общественных местах Иллюстрация слева показывает 14 ключевых точек на человеческом теле, которые распознаёт система машинного зрения: голова, шея, плечи, локти, запястья, бёдра, колени, лодыжки. Справа вверху беспилотник Parrot AR с системой распознавания насилия. Справа внизу отдельные элементы фотографии из обучающего набора данных с ключевыми точками В наше время БПЛА всё более активно используются правоохранительными органами и спецслужбами. Обычно для шпионажа, разведки, пограничного контроля и т. д. Полиция пока не очень активно применяет дроны для патрулирования городских улиц. А ведь здесь кроется огромный потенциал. Патрульные беспилотники позволяют значительно сэкономить на зарплате персонала. Они покрывают большие территории и отлично видят в темноте. В связи с ростом преступности и угрозой терроризма во многих странах власти заинтересованы в усилении контроля над гражданским населением. Беспилотники с автоматическим распознаванием насилия — это системы нового поколения, которые открывают двери для ещё более автономных и систем интеллектуального реагирования на уличные беспорядки и хулиганство Спойлер Раньше БПЛА использовались преимущественно в «ручном» режиме. Так они находятся под управлением оператора, который одновременно и отслеживает картинку с видеокамеры. Но такой режим сильно ограничивает массовое использование беспилотников, поскольку каждому БПЛА нужен отдельный оператор. Системы машинного зрения снимают такое ограничение. Они позволяют отправлять сотни и тысячи дронов по указанным маршрутам, а оператор обращает внимание только на сигналы тревоги, которые срабатывают при распознавании определённых признаков. Уже разработаны такие системы автоматического патрулирования объектов для обнаружения пожаров, повреждений трубопровода и др. В 2010 году для правоохранительных органов разработана система с идентификацией «заброшенных объектов», то есть сумок и пакетов, оставленных в общественных местах. Система автоматического распознавания насилия — следующий логичный шаг, позволяющий использовать БПЛА для патрулирования скоплений людей и общественных мест. В 2009 году опубликована научная работа с описанием системы машинного зрения для автоматического распознавания преступлений в общественных местах с помощью анализа движений. Она с точностью около 85% определяет такие действия как выхват кошелька у прохожего, похищение ребёнка и др. Такие системы очень успешны в выявлении различных преступных действий. Несмотря на впечатляющую точность (в некоторых случаях более 90% точности) у них весьма ограниченная сфера действия. В 2014 году исследователи предложили первую систему для БПЛА для автоматического распознавания насилия в общественных местах, первую в своём роде систему, которая использовала модель деформируемых частей для оценки позы человека с дальнейшей идентификацией подозрительных лиц по их позам. Это чрезвычайно сложная задача машинного зрения, потому что фотографии и видео с дрона могут страдать от изменения освещения, теней, низкой детализации и размытия. Кроме того, люди появляются в разных местах кадра и в разных положениях. Система определяла насилие с точностью около 76%, что гораздо ниже, чем у узкоспециализированных систем, описанных выше. Новая разработка учёных из Кембриджского университета (Великобритания), Национального технологического института (Индия) и Индийского института наук в Бангалоре представляет улучшенную систему автономного распознавания насилия в реальном времени с применением признаковой пирамиды (feature pyramid network, FPN), гибридной сети глубокого обучения ScatterNet (ScatterNet Hybrid Deep Learning, SHDL) и расчётом ориентации между конечностями расчётной позы с помощью во вспомогательной векторной машине (support vector machine, SVM). Детально работа конвейера распознавания показана на иллюстрации. Конвейер предсказания позы человека, который можно использовать для предсказания насилия в скоплениях людей и общественных местах. Фреймворк сначала распознаёт людей на кадрах, снятых камерой беспилотника. Фрагменты фотографий с изображениями людей поступают в качестве входных данных для сети SHDL, где на фронтенде работает ScatterNet для извлечения с входных изображений описанных вручную признаков. Извлечённые признаки с трёх слоёв объединяются и подаются на вход четырём свёрточным слоям регрессионной сети, которая работает на бэкенде Средняя точность распознавания насилия в новой системе составляет 88,8%, в том числе ударов рукой — 89%, ногой — 94%, стрельбы — 82%, удушения — 85%, а колющих ударов ножом — 92%. Это значительно выше, чем у предыдущей системы 2014 года. Научная статья опубликована 3 июня 2018 года на сайте препринтов arXiv.org и будет представлена на конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops 2018
Ой не знаю, не знаю... Тесла зараз не справляється з контролем якості своїх авто, а хоче нарощувати об'єми. Такий підхід ще може спрацьовує в Америці, але для більш вимогливих європейців... Краще почати з 2-ї частини: А ось початок:
Tatiana Frolova 22 год Фарид Закария в своей книге "Будущее свободы" пишет: "...Когда затонул "Титаник", среди спасшихся пассажиров первого класса было практически 100% женщин и детей. Среди пассажиров второго класса процент женщин и детей достигал 80%. А среди сброда, ехавшего в третьем классе, выжившими оказались одни мужчины, то есть самые сильные. Они, отталкивая женщин и детей, заняли спасительные шлюпки. А что мы видим у Камерона в фильме "Титаник"? Всё наоборот! В кино именно богатые пассажиры хищно отталкивают женщин и детей на пути к шлюпкам. Просто если бы Камерон снял, как было в действительности, зритель режиссеру бы не поверил: слишком уж въелась в кровь эта формула "бедные - бедненькие и добренькие, а богатые - злые, жадные хищники". Между тем, этологи - специалисты по инстинктивному поведению животных - отмечают: буквальные подонки, то есть обитатели дна - социальные низы стаи или племени, субдоминантные особи, стоящие на самых нижних ступеньках иерархической лестницы, в личностном отношении представляют собой самых настоящих подонков. Они - худшие. И если зоологам путём различных обманных ухищрений удаётся сделать вчерашнего подонка доминантной особью, вожаком, кровью умывается вся стая. Более жестокого правителя, чем вчерашний маргинал, трудно себе представить - и в животном мире, и в человеческом...." Все точно... алексей хотяновский
Торнадо от рождения и до смерти https://vokrugsveta.ua/video/tornado-ot-rozhdeniya-i-do-smerti-video-12-06-2018
