Теги → считывание

В бразильских автобусах появились системы лицевой идентификации для подтверждения права на льготный проезд

Право на бесплатный проезд в общественном транспорте для пенсионеров и льготной категории граждан, а также скидки для школьников и студентов зачастую используются не по назначению. Речь идёт о передаче проездного документа сторонним лицам, которые рассчитывают сэкономить за счёт государства и пользуются чужими льготами в своих целях. Это приводит к тому, что бюджет ежемесячно недосчитывается круглых сумм, которые могли бы пойти на развитие дорожной инфраструктуры, приобретение более вместительного и комфортабельного транспорта, организацию перевозок на новых маршрутах. 

dicascidade.com.br

dicascidade.com.br

В Бразилии с проблемой незаконной передачи льготных проездных документов, которые при отслеживании активности порой совершают просто фантастических масштабов перемещения за неделю, решили бороться при помощи современных технологий. Оптимальное решение предложила местная компании Transdata Smart, разработавшая систему контроля оплаты проезда Max Face.

Задачей комплекса Max Face является сопоставление в режиме реального времени личности пассажира с информацией, считанной терминалом при использовании льготного проездного документа. Механизм идентификации пользователя базируется на данных, полученных при сравнении биометрических данных о лице пользователя с его фотографией в архиве. Проверка осуществляется в две стадии, дабы избежать случайных ошибок и погрешность из-за внешних факторов. 

www.transdatasmart.com

www.transdatasmart.com

Модернизированные усилиями специалистов Transdata Smart автобусы с поддержкой Max Face появились уже по меньшей мере в 23 городах, включая Сан-Паулу, Куритибу и, конечно же, столицу Бразилии. Пенсионные проездные удостоверения вместе со студенческими карточками теперь автоматически проверяются алгоритмом для выявления фактов их передачи чужим людям. В случае потери документа (или умышленного совместного использования) при первой же попытке проезда по нему неустановленными лицами он будет заблокирован. С августа 2015 года благодаря Max Face в Куритибе система деактивировала 1300 проездных.

Терминал Max Face со всем необходимым для лицевой идентификации оборудованием включается в работу при посадке пассажира на общественный транспорт. Вся процедура занимает считанные секунды и не задерживает отправление рейса. 

Новый считыватель карт Panasonic expressP2 drive поддерживает Thunderbolt 3

Идея у создателей интерфейса Thunderbolt изначально была самая благая: объединить в единый стандарт всё разнообразие интерфейсов современного ПК, включая видео, звуковые и интерфейсы передачи данных. К сожалению, стандарт даже в третьей, существенно улучшенной версии, приживается медленно — сказывается нехватка плат контроллеров TB3 для обычных ПК. Но новые продукты с поддержкой Thunderbolt 3 продолжают понемногу появляться на рынке.

К примеру, компания Panasonic недавно анонсировала новый считыватель профессиональных карт памяти формата P2, оснащённый именно Thunderbolt 3 вместо традиционного USB 3.0. Эти карты довольно популярны в среде профессиональной видеосъёмки, где нередко встречается оборудование Panasonic. Они присутствуют на рынке уже довольно давно, с 2004 года. Современные версии P2 поддерживают запись в форматах высокого разрешения и обладают ёмкостью до 64 Гбайт, а в версии expressP2 ёмкость достигла 512 Гбайт.

Текущий модельный ряд карт P2

Текущий модельный ряд карт P2

Новый считыватель с модельным номером AU-XPD3 интересен тем, что использование нового интерфейса в нём позволило поднять скорость передачи данных с обычных для формата P2 2,4 Гбит/с до 10 Гбит/с. Поддерживаются как полноразмерные карты P2, так и уменьшенные варианты expressP2 и microP2, в последнем случае требуется адаптер-переходник. Устройство имеет два порта Thunderbolt 3 и поддерживает работу в цепочке, число таких считывателей в которой может достигать шести. Стоимость пока неизвестна, начало продаж запланировано на весну 2017 года.

Устройства Media Logic Silicon FDD заменят дисковод

Несмотря на всю устарелость технологии, дисководы формата 3,5″ нередко используются и сейчас. И иногда их нельзя или нечем заменить, поскольку речь идёт о сложной промышленной или медицинской системе, требующей считывания данных именно с интерфейса FDD. Используются столь устаревшие носители и в навигационных системах некоторых авиалайнеров. Чтобы обойти это ограничение и избавиться от возни с крайне ненадёжными дискетами, компания Media Logic выпустила три версии аппаратных эмуляторов дисководов.

Первая из них, F2S1SD, имеет половинную высоту и предназначена для компактных систем с 26-контактным плоским шлейфом FDD. На передней панели имеется слот для SD-карт памяти. Работа с ними ведётся точно так же, как и с обычными дискетами: карту памяти можно отформатировать на стандартную ёмкость 1,44 Мбайт или, для специальных случаев, на ёмкость 1,2 Мбайт. Вторая модель, F235SD, представляет собой полноразмерную замену дисководу 3,5″ FDD и подключается через стандартный 34-контактный кабель к разъёму FDD на системной плате. Эта модель тоже использует слот SD.

ПЛИС полностью эмулирует стандартный дисковод

ПЛИС полностью эмулирует стандартный дисковод

Наконец, третья модель, F135UF, пожалуй, является самой универсальной: она тоже устанавливается в обычный трёхдюймовый отсек, но в качестве «дискет» в ней можно использовать любую USB-флешку, для чего на передней панели имеется обычный разъём USB 2.0. Питаются все три модели от стандартного четырёхконтактного мини-разъёма, который в народе так и называют — «разъём для дисковода». Потребляют они не более 120 миллиампер. Поскольку вся логика построена на базе ПЛИС, эмуляция дискет абсолютно прозрачна и устройства не требуют никаких драйверов.

Тайну мысли нарушают сканеры мозга. Теперь и считывание видео

Мысли, мечты, воспоминания – это глубоко личное до тех пор, пока не воплотится в словесную, письменную либо художественную форму. Так остаётся и поныне, но с одной оговоркой: современные технологии, в частности, сканирование мозга магнитно-резонансной томографией и алгоритмы распознавания "сканов", позволяют усомниться в том, что скрывать истинное "Я" за маской физического обличия человек сможет всегда. Можно отметить тенденцию концентрации внимания учёных за последние несколько лет на переводе активности мозга в изображение, на которое смотрит человек. Подобные эксперименты отнюдь не провальные, о чём мы уже писали. Но если большинство тестов проводились со статическими картинками, то свежие результаты показывают возможность воссоздания динамических изображений, видимых испытуемым, и даже определения события, о котором "прокручивается" воспоминание.
Доступ к мыслям извне
На прошлой неделе на встрече Ассоциации неврологии (Society for Neuroscience) в Чикаго Джек Гэллэнт (Jack Gallant) из Калифорнийского университета (University of California) в Беркли представил результаты одной из самых впечатляющих работ в данной области. Вместе с коллегой Шинджи Нишимото (Shinji Nishimoto) он показал, что можно создать грубую репродукцию видеоролика, который человек уже посмотрел, с помощью изучения активности мозга. Участники конференции не преминули отметить, что когда-нибудь техника сможет читать воспоминания и планы на будущее. Совершенно неудивительно вызываемое фактом таких разработок беспокойство, ведь способность заглядывать в чужое сознание – это мощный инструмент в любых руках. Поэтому многие исследователи очень осторожны в терминологии и предпочитают "чтению мыслей" "декодирование нейронной активности", подчёркивая ограничения.
Один из экспериментов Джека Гэллэнта (Jack Gallant)
Команда Гэллэнта привлекла к себе внимание в прошлом году, когда продемонстрировала, что путём сканирования мозга и зрительной зоны коры несложно определить, на каком из нескольких изображении остановился взгляд человека. Но статические образы – не совсем то, что нужно. По словам Нишимото, зрение более схоже с кино. Самый последний эксперимент учёных включал просмотр двумя участниками двух часов видео, взятого из трейлеров на DVD, во время сканирования их мозга. Компьютерная программа затем сопоставила запечатлённую активность в зрительной зоне с различными аспектами видео, такими как форма, цвет и скорость объектов. Получился своеобразный "словарь" перевода видео в нейронную активность. После этого ПО проанализировало наиболее популярные ролики с YouTube за 200 дней и использовало предыдущие данные о визуальных аспектах трейлеров, чтобы предсказать, как отреагирует зрительная кора на каждый из клипов интернет-сервиса. Наконец, испытуемым показали новый ряд видео, никогда не поддававшийся обработке программными алгоритмами. По завершении процесса приложение сравнило "живые" результаты последнего сканирования с предсказанной активностью нейронов для 200 роликов. Для каждого второго "скана" программа выбрала 100 клипов с YouTube, которые по её мнению при просмотре вызвали бы аналогичную реакцию участков мозга, и объединила их. Получился длинный, очень размытый видеоматериал, соответствующий считанным с мозга сигналам.
Снимок мозга, молученный с помощью магнитно-резонансной томографии
В некоторых случаях результат был лучше, чем в остальных. Когда участник смотрел видео с актёром Стивом Мартином (Steve Martin) в белой футболке, программа выдавала ролик с изображением похожего формой на человека пятна с белым "торсом", но ничего подобного усам не проглядывалось. Исследователи намерены усовершенствовать способность ПО к реконструкции, предоставив приложению дополнительные данные о содержимом видео. На конференции возможности достижения были продемонстрированы на статичных изображениях. Для каждого пикселя набора изображений, показанных зрителю и использовавшихся для тренировки программы, Гэллэнт и Нишимото выбрали "роль" – части человека, животного, искусственного объекта. Затем алгоритм смог определить размещение на новом ряде изображений расположение этих элементов, базируясь только на снимках мозговой активности картинок. Однако фото и видео – не единственное, что можно распознать по активности мозга. Команда Элеаноры Магуайр (Eleanor Maguire) и Мартина Чедвика (Martin Chadwick) из Лондонского университетского колледжа (University College London) представила результаты, свидетельствующие, что память вовсе не является недоступной для сканеров. За формирование воспоминаний отвечает гиппокамп, на котором и сфокусировали аппарат для томографии учёные, пока 10 добровольцев вспоминали ролики с запечатлёнными людьми, выполняющими три простых действия, таких как перемещение чашки кофе. С 50% точностью исследователи смогли определить, о каком действии из трёх думал каждый участник эксперимента. Это намного выше случайного угадывания, но не является чтением мыслей, поскольку использованная программа не может декодировать воспоминания, если не была "натренирована". Другими словами, нельзя посадить кого-либо в чудо-кресло и узнать, о чём же особа помышляет. Тем не менее, это неплохой способ изучения мозга. Например, как изменяется декодирование по прошествии недель, месяцев или лет после момента запоминания. Джон-Дилан Хэйнс (John-Dylan Haynes) из Бернштейновского центра вычислительной неврологии (Bernstein Center for Computational Neuroscience) в Берлине изучает другое перспективное направление – расшифровку планирования людьми будущего. Он обнаружил, что с помощью сканирования мозга возможно сформировать общее представление о намерениях человека. Более того, показывая участникам тестов с нарушениями пищеварения снимки продуктов, Хэйнс смог определить, кто страдает анорексией или булимией по активности соответствующих центров мозга. А Марсель Джаст (Marcel Just) из Университета Карнеги-Меллона (Carnegie Mellon University) в Питтсбурге трудится над языковыми возможностями. Например, он уже может различать, когда испытуемый думает о разных существительных, например, о словах "сельдерей" или "самолёт". Теперь исследователь пробует комбинации из двух слов. Материалы по теме: - Достижения в считывании мыслей;
- Тренируем телекинез с системой Telekinetic Obstacle Course;
- IT-байки: Реальность и выдумка с точки зрения мозга.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥