Маркетинговые исследования "Текарт" в области робототехники:

Перспективы производства промышленных роботов в России

Пандемия ускоряет цифровую трансформацию и автоматизацию бизнеса, стимулируя интерес инвесторов и предпринимателей к робототехнике.

Анализ рынка устройств визуализации с подавлением засветки

Аналитиками «Текарт» завершен проект, посвященный анализу рынка устройств визуализации, оснащенных функцией компенсации встречной засветки.

Обзор рынка промышленной автоматики

Департаментом маркетингового анализа «Текарт» завершен проект, посвященный анализу рынка промышленной автоматики (системы АСУ ТП и КИПиА) в Воронежской области. В рамках исследования была определена потенциальная емкость рынка промавтоматики, оценена структура спроса в разрезе основных отраслей потребителей, выявлены крупнейшие потребители промавтоматики в фокусном регионе.

Маркетинговое исследование рынка робототехники

Объектом исследования является российский рынок робототехники. Рынок робототехники делится на два значимых сегмента: бытовые (домашние роботы) и роботы профессиональные (промышленные/сервисные). В данном маркетинговом исследовании рассматривался именно сегмент профессиональных роботов.

Категории новостей
Международный день стоматолога отмечается 9 февраля. Профессионализм врачей во многом зависит от полученных во время учебы не только теоретических, но и практических навыков.
Выбор редких интересных данных из видеопотока является чрезвычайно важным этапом, особенно на поздних стадиях обучения нейронных сетей. Именно он позволяет достигнуть максимальной точности распознавания объектов и крайне важен при решении задач класса life critical (критичных для жизни человека) к которым относятся системы автопилотирования трамваем, трактором и иными транспортными средствами, призванных обеспечить безопасность участников движения в любых условиях.
ИИ становится ключевым инструментом в химических исследованиях, предлагая новые методы для решения сложных задач, с которыми не справляются традиционные подходы. Машинное обучение, которое использует алгоритмы и статистические модели для принятия решений на основе данных и выполнения задач, находит все большее применение в химии.
Учёные кафедры нейротехнологий Университета Лобачевского построили нейросеть на принципах взаимодействия клеток головного мозга. Впервые в искусственном интеллекте были использованы цифровые аналоги вспомогательных клеток мозга – астроцитов. В результате производительность нейросети выросла на 20%.
Ученые Самарского университета им. Королёва разработали и испытали скоростную нейросеть, способную в режиме реального времени анализировать поступающий видеопоток и практически мгновенно распознавать и находить в этом видеопотоке заданные объекты и изображения.
Ученые из Сколтеха и МФТИ с коллегами из Германии, Австрии и Норвегии предложили и верифицировали новый способ для компьютерного моделирования магнитных сплавов с помощью машинно-обучаемых потенциалов.
Исследовательская группа из University of Cambridge использовала алгоритмы машинного обучения, чтобы научить роботизированный датчик читать шрифт Брайля со скоростью 315 слов в минуту с точностью почти 90 %.
Разработка поможет офтальмологам диагностировать диабетическую ретинопатию на раннем этапе ее прогрессирования по изображениям сетчатки глаза. Данное заболевание также может служить одним из первых признаков развития сахарного диабета.
NASA тестирует возможности системы, включающей простых роботов, структурные строительные блоки и интеллектуальные алгоритмы для создания функциональных, крупномасштабных структур, что в конечном итоге позволит автономно создавать инфраструктуру в космосе.