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Un robot utilizza l’intelligenza artificiale e la traduzione delle immagini per versare un bicchiere d’acqua. Punteggio di credito: Carnegie Mellon College

Un cavallo, una zebra e un’intelligenza sintetica hanno aiutato uno staff di ricercatori del Carnegie Mellon College ad addestrare un robot per riconoscere l’acqua e versarla direttamente in un bicchiere.

L’acqua rappresenta un problema difficile per i robot perché è chiaro. I robot hanno scoperto metodi per versare prima, tuttavia, metodi precedenti come il riscaldamento dell’acqua e l’utilizzo di una fotocamera termica o l’inserimento del vetro davanti a uno sfondo a scacchiera non passano correttamente alla vita normale. Una risposta migliore potrebbe consentire server per riempire bicchieri d’acqua, farmacisti robotici per misurare e miscelare medicinali o giardinieri robotici .

Gautham Narasimhan, che ha conseguito il diploma di conoscenza presso il Robotics Institute nel 2020, ha collaborato con uno staff all’interno del Robots Perceiving and Doing Lab dell’istituto per utilizzare l’IA e la traduzione di immagini per risolvere il problema.

Gli algoritmi di traduzione delle immagini utilizzano raccolte di fotografie per il coaching trasformare le fotografie da un modello a un altro, corrispondente a rielaborare una fotografia in un ritratto in stile Monet o far sembrare una zebra l’immagine di un cavallo. Per questa analisi, lo staff ha utilizzato un metodo noto come studio contrastante per la traduzione non accoppiata da immagine a immagine (CUT, in breve).

“Vuoi un modo per dire all’algoritmo quali sono le soluzioni corrette e sbagliate attraverso la parte di coaching dello studio”, ha affermato David Held, un assistente professore presso l’Istituto di robotica che ha suggerito Narasimhan. “Tuttavia, la conoscenza dell’etichettatura potrebbe richiedere molto tempo, in particolare per istruire un robot a versare acqua, per la quale l’essere umano potrebbe dover etichettare le goccioline d’acqua di una determinata persona in un’immagine”.

Entrano il cavallo e la zebra.






Un robot utilizza l’intelligenza artificiale e la traduzione delle immagini per versare un bicchiere d’acqua. Punteggio di credito: Carnegie Mellon College

“Identico a quando prepareremo un manichino per tradurre l’immagine di un cavallo in modo che sembri una zebra, prepareremo ugualmente un manichino per tradurre un’immagine di liquido colorato in un’immagine di liquido trasparente”, ha affermato Held. “Abbiamo usato questo manichino per consentire al robot di conoscere i liquidi chiari.”

Un liquido limpido come l’acqua è difficile da vedere per un robot a causa del modo migliore in cui mostra, rifrange e assorbe lievi variazioni a seconda dello sfondo. Per mostrare i metodi del PC per vedere sfondi completamente diversi attraverso un bicchiere d’acqua, lo staff ha eseguito i filmati di YouTube dietro un vetro trasparente riempito d’acqua. Allenare il sistema in questo modo consentirà al robot di versare acqua in opposizione a vari sfondi nel mondo reale, indipendentemente dal luogo in cui il robot è posizionato.

“Anche per le persone, generalmente è difficile stabilire esattamente il confine tra acqua e aria”, ha affermato Narasimhan.

Utilizzando la loro metodologia, il robot è stato in grado di versare l’acqua fino a raggiungere una cima sicura in a . L’esperimento è stato poi ripetuto con occhiali di varie dimensioni e stili.

Narasimhan ha affermato che c’è spazio per analisi future per ampliare questa metodologia, comprese situazioni di illuminazione completamente diverse, difficoltà del robot a versare acqua da un contenitore a un altro o stimare non solo il picco dell’acqua, ma anche la quantità.

L’analisi è stata introdotta sulla IEEE Worldwide Convention on Robotics and Automation lo scorso mese a Filadelfia. La risposta al lavoro è stata costruttiva, ha affermato Narasimhan.

“Gli individui nella robotica in realtà lo rispettano quando l’analisi funziona all’interno del e mai semplicemente nella simulazione”, ha affermato Narasimhan, che ora lavora come ingegnere di computer fantasioso e preveggente con Path Robotics a Columbus, Ohio. “Avevamo bisogno di fare una cosa che fosse abbastanza facile ma efficiente.”


Telecinesi robotica: consentire agli esseri umani di operare a distanza e addestrare mani robotiche


Informazioni extra:

Convenzione: www.icra2022.org/

Analisi: sites.google.com/view/transparentliquidpoing

Quotazione:
Allenare un robot per riconoscere e versare acqua (9 giugno 2022)
recuperato il 9 giugno 2022
da https://techxplore.com/information/2022-06-robot.html

Questo documento è soggetto a copyright. Al di là di ogni veridicità di trattative finalizzate alla ricerca o all’analisi personale, n
la metà potrebbe anche essere riprodotta senza il permesso scritto. Il materiale contenuto viene fornito esclusivamente per funzioni informative.



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Ridurre l’evasione fiscale e la frode: l’importanza della collaborazione – The Latest in Artificial Intelligence | Robotica AI

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Why it’s time for governments to shut the door on fraud

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Punteggio crediti: CC0 Area Pubblica

Amazon sta utilizzando la tecnologia per avvicinarsi ancora di più ai suoi clienti.

Ha lanciato un nuovissimo tracker del sonno, Halo Rise, che apprende e rileva le situazioni della stanza per aiutare i clienti a ottimizzare il sonno. Astro, la sua residenza robotica, sarà rapidamente in grado di riconoscere porte, finestre di casa, animali domestici e arredi nella residenza di una persona.

Una nuovissima iterazione di Blink, la sua fotocamera digitale per la sicurezza domestica, includerà una vista a 360 gradi per cogliere ogni angolo di una stanza. E l’Alexa di Amazon sarà rapidamente abbastanza bravo e percepirà il dialogo umano in modo efficace sufficiente per annotare le sue storie personali quando richiesto da un acquirente.

“Ci auguriamo che i clienti traggano vantaggio dal proprio qui e ora, e posso farvi sapere che sta funzionando”, Dave Limp, senior di unità e fornitori di Amazon, menzionato mercoledì in occasione del lancio annuale delle unità dell’azienda, il luogo in cui introduce nuovi prodotti e nuovi aggiornamenti che i clienti possono anticipare nei prossimi mesi.

Quest’anno Amazon si è concentrato sull'”intelligenza ambientale”, ovvero il concetto di know-how continua a operare in background, scegliendo le abitudini e le preferenze della persona nel tempo per offrire ulteriori fornitori e vantaggi perché apprende.

“La competenza deve essere personalizzata e sufficientemente intuitiva per adattarsi a te e all’ambiente circostante, non il contrario”, ha detto Limp. “Noi chiamiamo questa intelligenza ambientale”.

“Una vera esperienza ambientale è invisibile e funziona dietro le quinte”, ha affermato Heather Zorn, vicepresidente di Alexa. “Ogni parte che ti presentiamo in questo momento è costruita pensando a questi concetti.”

Per Alexa di Amazon, know-how ambientale significa comprendere frasi, fotografie e indizi di contesto extra. È stato istruito sul catalogo dei prodotti di Amazon, quindi quando una persona sta acquistando e dice “Alexa, presentami il monospalla”, potrebbe forse selezionare la merce migliore. Probabilmente fornirà suggerimenti e decisioni sui personaggi ai bambini, dopodiché genererà racconti “utilizzando il contesto per raccontare come si sviluppa la storia”, ha detto Zorn.

La BMW ha presentato mercoledì il suo assistente vocale dell’era successiva che può essere costruito sul know-how di Alexa.

Astro, il robot domestico di Amazon lanciato nel 2021, può studiare di più sull’ambiente circostante, quindi potrebbe fare di più per i clienti. Piuttosto che studiare semplicemente la struttura di una casa, sarà rapidamente in grado di studiare gli oggetti all’interno della residenza: il luogo a cui appartengono e cosa fanno.

Astro inizierà con le porte e le finestre di casa, quindi potrebbe eventualmente informare una persona se ne viene lasciata una aperta. Quindi studierà per riconoscere questioni come l’arredamento, le ciotole per i pasti e gli animali domestici stessi. Se Astro incontra l’animale domestico di una persona, invierà loro un breve video di ciò che stanno facendo.

Amazon può armare Astro in modo che si comporti come una guardia di sicurezza digitale. Collegando il robot con l’allarme di sicurezza Ring di Amazon, i clienti possono spedire Astro alla ricerca se qualcosa sembra storto e collegarlo a una guardia di sicurezza digitale per guardare, e persino rispondere, a uno stato di cose da lontano.

Amazon sta implementando la partnership “digital safety guard” a un piccolo gruppo di clienti aziendali nei prossimi mesi, ha affermato mercoledì.

“Ognuna di queste unità, da Astro a Ring a Blink, offre ai clienti una maggiore tranquillità”, ha affermato Ken Washington, vicepresidente della robotica dei clienti.

L’altoparlante Echo Dot di Amazon può ottenere un miglioramento tecnologico nuovo di zecca dotato di sensori di temperatura e un “accelerometro”, in modo che una persona possa toccare il per iniziare e interrompere l’audio. L’eco può anche fungere rapidamente da extender Wi-Fi con la nuova tecnologia di eero, un sistema Wi-Fi domestico.

I nuovi dadi Fireplace TV di Amazon abbracceranno sensori che riconoscono le abitudini di una persona e l’ora del giorno, secondo Daniel Rausch, vicepresidente delle unità ricreative e dei fornitori. Quindi saprà attivarsi quando una persona scende al mattino per una tazza di caffè espresso, ma non brillerà brillantemente dopo essere scesa per uno spuntino di mezzanotte.

La TV del camino aggiornata può avere un comando vocale che aiuta i clienti a scoprirlo quando è scappato nelle profondità dei cuscini del divano.

All’interno della camera da letto, Amazon sta monitorando i modelli respiratori e le situazioni della stanza per “cambiare il modo in cui dormi”, in accordo con il supervisore del prodotto Njenga Kariuki.

Mercoledì, Amazon ha lanciato Halo Rise, un rilevatore del sonno, sveglia dolce e sveglia che utilizza sensori e macchine che studiano per tracciare i movimenti e le vie respiratorie di una persona e il sole, la temperatura e l’umidità all’interno della stanza. Presenta ai clienti un riepilogo del sonno che prima o poi utilizzeranno per ottimizzare il proprio sonno.

Non includerebbe telecamere o microfoni, ha detto Kariuki, e traccia esclusivamente i modelli respiratori della persona in particolare più vicina alla macchina, quindi il rumore di fondo di un collaboratore o di un animale domestico non confonderà il sonno di una persona.

Halo Rise potrebbe funzionare con Alexa per provocare routine notturne. Quindi, quando una persona entrerà nel materasso, la macchina abbasserà automaticamente le luci, spegnerà la TV e inizierà una meditazione rilassante.

Amazon ha inoltre lanciato Kindle Scribe, l’era successiva del suo Kindle che consente ai clienti di annotare immediatamente sulla pagina web. Imita la trama della penna su carta come risultato di “nessuno è alla ricerca di un modello più sofisticato della penna”, ha scherzato Limp, vicepresidente senior di unità e fornitori.

All’inizio dell’anno successivo, sarà in grado di spedire immediatamente i documenti da Microsoft Phrase a Kindle Scribe.

“Inventiamo attorno a una premessa facile: il mondo reale riguarda i clienti”, ha affermato Limp. “Ecco perché lavoriamo sodo per costruire unità e fornitori che risolvano i problemi dietro le quinte, in modo che i nostri clienti possano prestare attenzione al proprio qui e ora”.

Prima del lancio delle unità di quest’anno, Amazon ha introdotto ad agosto l’intenzione di accumulare iRobot, l’azienda dietro il robot aspirapolvere Roomba, per $ 1,7 miliardi. Non appena l’accordo si concluderà, il CEO di iRobot Colin Angle procederà alla gestione dell’azienda.


Amazon svela il dispositivo sul comodino che tiene traccia dei modelli di sonno


2022 Le occasioni di Seattle.
Distribuito da Tribune Content material Company, LLC.

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Dalle abitudini del sonno agli animali domestici, le unità Amazon stanno studiando di più. Molto di più (2022, 30 settembre)
recuperato il 30 settembre 2022
da https://techxplore.com/information/2022-09-habits-pets-amazon-devices.html

Questo documento è soggetto a copyright. A parte ogni onesto trattamento a fini di esame o analisi personale, n
la metà potrebbe anche essere riprodotta senza il permesso scritto. Il materiale contenuto viene fornito esclusivamente per funzioni informative.



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Il supercomputer AI di Tesla ha fatto scattare la rete elettrica – L’ultima novità in fatto di intelligenza artificiale | Robotica AI

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Tesla’s AI supercomputer tripped the power grid

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Augusta Zhang e Jacek Dobrowolski hanno inoltre contribuito a questo testo.

L’esperienza fantasiosa e preveggente del laptop automatizzato aiuta gli analisti dell’intelligence a tenere un passo avanti rispetto a bande, squadre terroristiche e diverse organizzazioni sospette.

L’automazione è al centro di intelligenza artificiale. Servendo alle persone che automatizzano i compiti ripetitivi e sfruttano il loro tempo, l’IA ha portato a successi eccezionali che variano da ottimizzazione delle filiere produttive a salvare vite tramite migliori strategie di trattamento del cancro. L’automazione è incorporata in molti processi su base regolare per accelerare il modo in cui affrontiamo compiti completamente diversi. Un sacco di analisi viene svolta nei campi di AutoML (studio automatizzato delle macchine), AutoDL (automatizzato apprendimento approfondito), autoNLP (elaborazione automatica del linguaggio), autoSpeech (classificazione vocale automatizzata) e autoCV (computer portatile fantasioso e preveggente) per scoprire in che modo le macchine possono aiutarci a risolvere in breve tempo le sfide decifrando la nostra lingua, cercando di capire le foto e altro.

In sostanza, questi campi condividono tutti un mezzo analogo per studiare dalla conoscenza. Le macchine possono analizzare la conoscenza in profondità a causa di livelli nascosti all’interno reti neuraliche scoprono costruzioni e regolarità all’interno della conoscenza e impostano i pesi in modo che un algoritmo possa acquisire la capacità di classificare le informazioni o prevedere i risultati.

Il problema? Accumulo di conoscenze di alta qualità e un sacco di esso.

Sebbene l’intelligenza artificiale sia estremamente utile per estrarre informazioni dalle nostre conoscenze, le persone sono comunque importanti per organizzare i metodi e offrire le basi adeguate affinché le macchine svolgano il lavoro. Una delle maggiori sfide consiste nell’offrire sufficienti conoscenze imparziali, appropriate ed etichettate per la valutazione.

Ad esempio, per esercitarsi con un manichino di rilevamento di oggetti che fa uso di un laptop fantasioso e preveggente per cercare oggetti nelle foto, un consumatore dovrebbe prima presentare molte foto di modelli. Storicamente, un consumatore etichetta manualmente un intero lotto o centinaia di foto e negozi informazioni come il luogo, la misurazione e la raffinatezza degli oggetti di curiosità. Questo processo richiede molto tempo e uno sforzo noioso, che è un grande finanziamento prima di iniziare. In quanto scienziati della conoscenza, la nostra domanda è: possiamo automatizzare il corso di annotazione delle immagini?

Effettivamente, in alcuni casi, certo!

Jacek e io siamo stati contattati di recente per sviluppare una risposta per rilevare i loghi della curiosità nello spazio dell’intelligence sulla sicurezza. Gli analisti dell’intelligence raccolgono informazioni collettivamente da un’ampia gamma di fonti in modo da valutare le minacce e difendere la sicurezza e il benessere finanziario a livello nazionale, insieme a centinaia di migliaia di foto raccolte dai social media. Quando un gruppo nuovo di zecca e sospetto viene sul loro radar, è molto importante preservare il contenuto che condividono, insieme a foto che potrebbero essere riconosciute dalla presenza di un marchio selezionato. È un ottimo caso d’uso per il rilevamento di oggetti, tuttavia è uno sforzo enorme raccogliere ed etichettare conoscenze sufficienti per istruire un manichino fantasioso e preveggente del computer a riconoscere un marchio. Inoltre, il metodo dovrebbe essere ripetuto molte volte perché nuovi loghi di curiosità possono senza dubbio emergere ogni singolo giorno. Come possiamo sviluppare mode abbastanza velocemente da rimanere al passo con quelle minacce in breve evoluzione?

La nostra risoluzione e il modo in cui funziona

Sapevamo che l’approccio più rapido per ottenere le mode corrette nella produzione era automatizzare il più possibile il metodo. Abbiamo sviluppato una pipeline automatica che accelera la creazione di mode di rilevamento del marchio eseguendo i passaggi successivi:

1. Crea un set di coaching creato dall’uomo

Chiediamo all’analista di offrire il marchio di curiosità e le eventuali variazioni di esso, e sovrapponiamo il marchio su una serie di foto di sfondo. Selezioniamo casualmente le dimensioni, la posizione, il problema di ridimensionamento e l’opacità del marchio in ogni immagine per introdurre alcune variazioni e manteniamo l’osservazione del luogo in cui si trovano i loghi tramite i contenitori di delimitazione generati. Le foto di sfondo possono essere prese da set di dati ottenibili pubblicamente, come ImageNet, o possono essere particolarmente particolari per l’area. Nel nostro caso si trattava di foto raccolte dai social. Creando un set di coaching creato dall’uomo in questo modo, prenderemo un singolo marchio e genereremo un sacco o centinaia di foto per allenare meccanicamente un manichino! Ecco un esempio di foto generate artificialmente che includono una serie di variazioni del marchio SAS:

2. Preparare un manichino per il rilevamento di oggetti sul set da allenamento sintetico

Per questo processo, abbiamo utilizzato un manichino Tiny-YOLO, perché ha confermato una superba stabilità tra misurazione e precisione del manichino. Abbiamo adottato l’istanza ottenibile su la pagina GitHub di SAS Deep Learning Python (DLPy).. DLPy è una libreria Python che ti consente di creare in breve tempo modelli di approfondimento in SAS, con pesi pre-addestrati offerti, quindi è stata eccellente per accelerare il nostro corso di modellazione!

I risultati

Il concetto è abbastanza semplice, tuttavia si è rivelato efficiente. Per verificarlo, abbiamo generato un set di coaching creato dall’uomo utilizzando il marchio SAS. Siamo stati in grado di utilizzare una singola immagine del marchio SAS per generare un sacco di foto recenti in pochi minuti. Quindi, abbiamo formato un manichino per il rilevamento di oggetti utilizzando il set di coaching e l’abbiamo segnato su nuove foto, che non sono state utilizzate durante il coaching dei manichini. Queste foto di controllo sono state ottenute qui dagli account dei social media SAS. Dopo appena 13 minuti di coaching, siamo stati in grado di ottenere un manichino davvero corretto, con un richiamo del 93% e una precisione del 93%. Proprio qui, potresti avere alcuni risultati del modello. Ogni campo di delimitazione viola mostra il punto in cui il manichino prevede che un marchio SAS sia attuale, insieme a un indice di confidenza compreso tra 0,00 e 1,00:

Sorprendentemente, il manichino ha dimostrato di funzionare piuttosto bene non solo sui loghi scoperti su foto pubblicitarie ordinate, ma anche su immagini di oggetti reali che incarnano un marchio SAS. Ad esempio, qui abbiamo le carte da gioco aziendali, una bottiglia d’acqua, un bicchiere, una penna e altro.

In questo set di dati, ogni richiamo e precisione sono a circa il 94%.

Utilizzando SAS Viya insieme alle funzionalità open source, siamo stati in grado di sviluppare una risoluzione automatica per il rilevamento del marchio che non richiede alcuna etichettatura della conoscenza della guida. L’invio è solo una singola immagine del marchio di curiosità e l’output è un robusto manichino per laptop fantasioso e preveggente che può essere utilizzato per determinare nuove foto, indipendentemente dal fatto che tu stia analizzando o meno casi di un modello aziendale o monitorando i loghi di organizzazioni sospette. Con questo approccio, accelereremo immensamente la valutazione e lasceremo che gli specialisti si concentrino su ciò che è più problematico: scoprire connessioni nascoste all’interno della conoscenza per svelare le sfide dell’analisi e preservare tutti noi al sicuro.

Vuoi studiare extra?

Prova questo articolo per vedere come due scienziati della conoscenza della SAS hanno costruito un manichino fantasioso e preveggente per laptop multistadio per trovare il loro buon amico canino, il dottor Taco!



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Cyberattack rivela lo spavento per la salute del presidente del Messico – Le ultime novità in materia di intelligenza artificiale | Robotica AI

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huge military data leak has only public information

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Amazon sta utilizzando la tecnologia per avvicinarsi ancora di più ai suoi clienti.

Ha lanciato un nuovissimo tracker del sonno, Halo Rise, che apprende e rileva le situazioni della stanza per aiutare i clienti a ottimizzare il sonno. Astro, la sua residenza robotica, sarà rapidamente in grado di riconoscere porte, finestre di casa, animali domestici e arredi nella residenza di una persona.

Una nuovissima iterazione di Blink, la sua fotocamera digitale per la sicurezza domestica, includerà una vista a 360 gradi per cogliere ogni angolo di una stanza. E l’Alexa di Amazon sarà rapidamente abbastanza bravo e percepirà il dialogo umano in modo efficace sufficiente per annotare le sue storie personali quando richiesto da un acquirente.

“Ci auguriamo che i clienti traggano vantaggio dal proprio qui e ora, e posso farvi sapere che sta funzionando”, Dave Limp, senior di unità e fornitori di Amazon, menzionato mercoledì in occasione del lancio annuale delle unità dell’azienda, il luogo in cui introduce nuovi prodotti e nuovi aggiornamenti che i clienti possono anticipare nei prossimi mesi.

Quest’anno Amazon si è concentrato sull'”intelligenza ambientale”, ovvero il concetto di know-how continua a operare in background, scegliendo le abitudini e le preferenze della persona nel tempo per offrire ulteriori fornitori e vantaggi perché apprende.

“La competenza deve essere personalizzata e sufficientemente intuitiva per adattarsi a te e all’ambiente circostante, non il contrario”, ha detto Limp. “Noi chiamiamo questa intelligenza ambientale”.

“Una vera esperienza ambientale è invisibile e funziona dietro le quinte”, ha affermato Heather Zorn, vicepresidente di Alexa. “Ogni parte che ti presentiamo in questo momento è costruita pensando a questi concetti.”

Per Alexa di Amazon, know-how ambientale significa comprendere frasi, fotografie e indizi di contesto extra. È stato istruito sul catalogo dei prodotti di Amazon, quindi quando una persona sta acquistando e dice “Alexa, presentami il monospalla”, potrebbe forse selezionare la merce migliore. Probabilmente fornirà suggerimenti e decisioni sui personaggi ai bambini, dopodiché genererà racconti “utilizzando il contesto per raccontare come si sviluppa la storia”, ha detto Zorn.

La BMW ha presentato mercoledì il suo assistente vocale dell’era successiva che può essere costruito sul know-how di Alexa.

Astro, il robot domestico di Amazon lanciato nel 2021, può studiare di più sull’ambiente circostante, quindi potrebbe fare di più per i clienti. Piuttosto che studiare semplicemente la struttura di una casa, sarà rapidamente in grado di studiare gli oggetti all’interno della residenza: il luogo a cui appartengono e cosa fanno.

Astro inizierà con le porte e le finestre di casa, quindi potrebbe eventualmente informare una persona se ne viene lasciata una aperta. Quindi studierà per riconoscere questioni come l’arredamento, le ciotole per i pasti e gli animali domestici stessi. Se Astro incontra l’animale domestico di una persona, invierà loro un breve video di ciò che stanno facendo.

Amazon può armare Astro in modo che si comporti come una guardia di sicurezza digitale. Collegando il robot con l’allarme di sicurezza Ring di Amazon, i clienti possono spedire Astro alla ricerca se qualcosa sembra storto e collegarlo a una guardia di sicurezza digitale per guardare, e persino rispondere, a uno stato di cose da lontano.

Amazon sta implementando la partnership “digital safety guard” a un piccolo gruppo di clienti aziendali nei prossimi mesi, ha affermato mercoledì.

“Ognuna di queste unità, da Astro a Ring a Blink, offre ai clienti una maggiore tranquillità”, ha affermato Ken Washington, vicepresidente della robotica dei clienti.

L’altoparlante Echo Dot di Amazon può ottenere un miglioramento tecnologico nuovo di zecca dotato di sensori di temperatura e un “accelerometro”, in modo che una persona possa toccare il per iniziare e interrompere l’audio. L’eco può anche fungere rapidamente da extender Wi-Fi con la nuova tecnologia di eero, un sistema Wi-Fi domestico.

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La TV del camino aggiornata può avere un comando vocale che aiuta i clienti a scoprirlo quando è scappato nelle profondità dei cuscini del divano.

All’interno della camera da letto, Amazon sta monitorando i modelli respiratori e le situazioni della stanza per “cambiare il modo in cui dormi”, in accordo con il supervisore del prodotto Njenga Kariuki.

Mercoledì, Amazon ha lanciato Halo Rise, un rilevatore del sonno, sveglia dolce e sveglia che utilizza sensori e macchine che studiano per tracciare i movimenti e le vie respiratorie di una persona e il sole, la temperatura e l’umidità all’interno della stanza. Presenta ai clienti un riepilogo del sonno che prima o poi utilizzeranno per ottimizzare il proprio sonno.

Non includerebbe telecamere o microfoni, ha detto Kariuki, e traccia esclusivamente i modelli respiratori della persona in particolare più vicina alla macchina, quindi il rumore di fondo di un collaboratore o di un animale domestico non confonderà il sonno di una persona.

Halo Rise potrebbe funzionare con Alexa per provocare routine notturne. Quindi, quando una persona entrerà nel materasso, la macchina abbasserà automaticamente le luci, spegnerà la TV e inizierà una meditazione rilassante.

Amazon ha inoltre lanciato Kindle Scribe, l’era successiva del suo Kindle che consente ai clienti di annotare immediatamente sulla pagina web. Imita la trama della penna su carta come risultato di “nessuno è alla ricerca di un modello più sofisticato della penna”, ha scherzato Limp, vicepresidente senior di unità e fornitori.

All’inizio dell’anno successivo, sarà in grado di spedire immediatamente i documenti da Microsoft Phrase a Kindle Scribe.

“Inventiamo attorno a una premessa facile: il mondo reale riguarda i clienti”, ha affermato Limp. “Ecco perché lavoriamo sodo per costruire unità e fornitori che risolvano i problemi dietro le quinte, in modo che i nostri clienti possano prestare attenzione al proprio qui e ora”.

Prima del lancio delle unità di quest’anno, Amazon ha introdotto ad agosto l’intenzione di accumulare iRobot, l’azienda dietro il robot aspirapolvere Roomba, per $ 1,7 miliardi. Non appena l’accordo si concluderà, il CEO di iRobot Colin Angle procederà alla gestione dell’azienda.


Amazon svela il dispositivo sul comodino che tiene traccia dei modelli di sonno


2022 Le occasioni di Seattle.
Distribuito da Tribune Content material Company, LLC.

Quotazione:
Dalle abitudini del sonno agli animali domestici, le unità Amazon stanno studiando di più. Molto di più (2022, 30 settembre)
recuperato il 30 settembre 2022
da https://techxplore.com/information/2022-09-habits-pets-amazon-devices.html

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