موتورهای پره هیدرولیک از کاهش سطح سر و صدای ، پالس جریان کم ، گشتاور بالا در سرعت های پایین و طراحی ساده برخوردار هستند. علاوه بر این آنها آسان برای سرویس و مناسب برای نصب عمودی هستند. برای عملکرد صحیح ، ون های روتور باید در قسمت داخلی محفظه موتور فشرده شوند. این کار از طریق چشمه های مارپیچ یا برگ انجام می شود. اما میله ها نیز مناسب هستند.

یک موتور پره به طور معمول دارای یک حجم جابجایی بین 9 سی سی / rev تا 214 سی سی / rev و حداکثر فشار 230 بار است. سرعت آنها بین 100 تا 2500 دور در دقیقه است. حداکثر گشتاور حداکثر 650 نیوتن متر.

در مورد موتورهای پیستون محوری بیشتر بدانید
موتورهای پیستون محوری از طرح محور خم یا اصل صفحه برش استفاده می کنند. نوع جابجایی ثابت به عنوان موتور هیدرولیک عمل می کند و در مدارهای باز و بسته قابل استفاده است. در مقابل ، نوع جابجایی متغیر مانند پمپ هیدرولیک عمل می کند.

در طراحی محور خم ، پیستون ها درون حفره های استوانه به سمت داخل حرکت می کنند. این حرکت از طریق اتصال توپ پیستون در فلنج رانندگی به حرکت دوار تبدیل می شود. در طراحی صفحه ضربدری ، پیستونها در بلوک سیلندر حرکت می کنند و از آن خارج می شوند. پس از آن می چرخد ​​و محور محور راننده را از طریق پین متصل متصل می چرخاند.

خصوصیات اصلی پمپ هیدرولیک یک موتور ژئوتور چیست؟
موتورهای هیدرولیکی Gerotor با سرعت کم ، گشتاور بالا (LSHT) دارای گشتاور شروع بالا و برد وسیعی از سرعت های گشتاور خروجی مداوم هستند. علاوه بر این ، موتور از نظر قدرت به وزن و عملکردی صحیح ، حتی با سرعت پایین ، از لحاظ اقتصادی نیز مناسب است. طراحی موتور Gerotor علاوه بر این بسیار محکم و برای شرایط سخت کار ساخته شده است.
جابجایی موتور
این برابر با ظرفیت سیال مورد نیاز برای چرخش شافت خروجی موتور از طریق یک چرخش است. موتور هیدرولیک معمولاً دارای یک in.3 یا cm3 در هر جابجایی انقلاب است. علاوه بر این ، جابجایی موتور هیدرولیک ثابت یا متغیر است. موتور جابجایی ثابت گشتاور مداوم را ارائه می دهد. کنترل میزان جریان ورودی سرعت متفاوت است. از طرف دیگر یک موتور با جابجایی متغیر گشتاور متغیر و سرعت متغیر را ارائه می دهد. تغییر مکان نسبت سرعت گشتاور را برای پاسخگویی به نیازهای بار تغییر می دهد.

خروجی گشتاور
خروجی گشتاور به پوندهای اینچ یا پوند منتقل می شود. میزان افت فشار دقیق در موتور را اندازه گیری می کند.

گشتاور گسسته
گشتاور مورد نیاز برای چرخش بار ثابت است. برای شروع بار بیشتر از گشتاور لازم است تا حرکت آن حرکت کند. گشتاور در حال اجرا می تواند به بار موتور یا موتور اشاره کند. هنگامی که به یک بار اشاره می کند ، گشتاور مورد نیاز برای چرخاندن بار را نشان می دهد.

گشتاور در حال اجرا
این می تواند به بار موتور یا به خود موتور مربوط باشد. هنگامی که به یک بار اشاره می شود ، گشتاور مورد نیاز برای اطمینان از چرخش بار را مشخص می کند. هنگامی که آن را به موتور مراجعه می کند ، گشتاور واقعی را که یک موتور می تواند برای رسیدن به چرخش بار به آن برسد ، مشخص می کند. گشتاور در حال اجرا ناکارآمدی موتور را در نظر می گیرد و درصدی از گشتاور نظری آن است.

گشتاور شروع
این به ظرفیت موتور هیدرولیک برای شروع بار اشاره دارد. این مقدار گشتاور را که یک موتور می تواند برای شروع چرخش بار به آن برسد ، نشان می دهد. در بعضی موارد ، این به طور قابل توجهی کمتر از گشتاور در حال کار موتور است. علاوه بر این ، گشتاور شروع می تواند به عنوان درصد گشتاور فرضی نمایش داده شود. شروع گشتاور برای موتورهای دنده معمولی ، پره ای و پیستونی بین 70 تا 80 درصد فرضی متفاوت است.

راندمان مکانیکی
این نسبت گشتاور واقعی به گشتاور نظری است.

موج گشتاور
این تفاوت بین حداکثر و حداکثر گشتاور توزیع شده در فشار خاص و در طی یک دور موتور هیدرولیک است.

سرعت موتور
تابعی از جابجایی موتور و میزان مایعات منتقل شده به موتور است.

حداکثر سرعت موتور
این حداکثر سرعت تحمل موتور در فشار ورودی خاص برای مدت زمان محدود و بدون آسیب است.

حداقل سرعت موتور
این سرعت چرخشی شافت خروجی موتور کمترین سرعت ، بدون توقف و سرعت چرخش بدون وقفه در دسترس است.

لغزش
لغزش عبارت است از نشت موتور یا سیال که بدون انجام کار در موتور جریان می یابد.

لینک مرتبط:

http://ricardopgwm82581.ka-blogs.com/22482823/
http://reidskbr04703.blogofoto.com/22858694/
http://gunnerkcsj71471.timeblog.net/23806573/
http://garrettfvlc48147.acidblog.net/22919220/
http://jaredvmds14714.fireblogz.com/22587636/

شواهد نشان می دهد که رابط بین انسان و فناوری فقط در زندگی مدرن از اهمیت ویژه تری برخوردار است.

برای اینکه انسان بتواند اطلاعات معناداری را از طریق داده های جمع آوری شده توسط ماشینهای "هوشمند" که ما با آنها ارتباط برقرار می کنیم ، استخراج کنیم - مانند تلفن های همراه - کامپیوترها باید مانند انسانها توانایی پردازش زبان را داشته باشند . شاخه ای از هوش مصنوعی که این نیاز را برطرف می کند ، پردازش زبان طبیعی نامیده می شود.

مقاله ای به نام "الگوریتم ها در ظهور تاریخی حواس کلمه ای" که امروز در مجموعه مقالات آکادمی ملی علوم ( PNAS ) به صورت آنلاین ظاهر می شود - اولین کسی است که به 1000 سال توسعه انگلیسی نگاه می کند و انواع الگوریتم های انسانی را کشف می کند. ذهن برای گسترش کلمات موجود به معنای جدید معنا استفاده کرده است. این نوع "مهندسی معکوس" از چگونگی توسعه زبان بشر می تواند پیامدهایی برای پردازش زبان طبیعی توسط ماشین ها داشته باشد.

باربارا مالت ، مدیر برنامه علوم شناختی در دانشگاه لیگی و یکی از همکاران پروژه توضیح می دهد: "برای برقراری ارتباط موفقیت آمیز با انسانها ، کامپیوترها باید بتوانند از کلمات قابل انعطاف استفاده کنند اما با رعایت همان اصولی که استفاده از زبان توسط انسان را هدایت می کند ، استفاده کنند."

به گفته مالت ، کلمات در طول تاریخ خانواده هایی از حواس مرتبط را جمع می کنند. به عنوان مثال ، کلمه "صورت" در ابتدا به معنای قسمت جلویی یک سر بود ، اما با گذشت زمان به معنای قسمت جلوی اشیاء دیگر ، مانند "صورت" صخره ، و یک وضعیت عاطفی مانند قرار دادن است. در چهره شجاع.

مالت می گوید: "این کار با هدف بررسی فرایندهای شناختی که باعث ایجاد این خانواده های حواس می شود."

این تیم - از جمله پژوهشگر پیشرو ، یانگ زو ، زبان شناس محاسباتی از دانشگاه تورنتو و ماهش سرینیوازان ، استادیار روانشناسی دانشگاه کالیفرنیا برکلی ، به همراه کریستین رامیرو ، دانشجوی برکلی ، الگوریتمی به نام "زنجیره نزدیکترین همسایه" را شناسایی کردند. مکانیسمی که به بهترین شکل توصیف می کند که چگونه حواس کلمه در طول زمان جمع می شوند.

در "زنجیره نزدیکترین همسایه" نقاط ورودی به عنوان سلسله مراتب خوشه ها مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند. مدل محققان فرایند زنجیره ای را ضبط می کند که در هنگام ظهور ایده های ظهور با استفاده از این کلمه با نزدیک ترین حس موجود بیان می شود. این مدل زنجیره ای مناسب تر از الگوی تاریخی ظهور حس بهتر از مدل های جایگزین است.

Xu می گوید: "این یک سوال باز است که چگونه الگوریتم هایی که ما در اینجا مورد بررسی قرار داده ایم می تواند به طور مستقیم برای بهبود درک دستگاه از کاربرد زبان جدید استفاده شود."

تیم پس از توسعه الگوریتم های محاسباتی که نظم تاریخی را در آنها بوجود آورده است ، پیش بینی کردند و این پیش بینی ها در برابر سوابق انگلیسی در طی هزاره گذشته با استفاده از Thesaurus Historical of English ، یک پایگاه داده بزرگ که در آن هریک از یک کلمه وجود دارد ، آزمایش کردند. حواس به دلیل تاریخ ظهور در زبان مشخص شده است.

یافته های آنها حاکی از آن است که حواس کلمه به روش هایی ظهور می شود که هزینه های شناختی را به حداقل می رساند ، که هزینه های جمعی تولید ، تفسیر و یادگیری حواس کلمه ای است. به عبارت دیگر ، حواس کلمات جدید از طریق مکانیسم کارآمد پدیدار می شوند که ایده های جدید را از طریق مجموعه کاملی از کلمات بیان می کند.

مالت می گوید: "وقتی ایده های نوظهور به زبان انگلیسی رمزگذاری می شوند ، احتمالاً از طریق گسترش معنای یک کلمه موجود از طریق ایجاد یک کلمه جدید رمزگذاری می شوند." "یک ایده محبوب ممکن است این باشد که وقتی شما یک ایده جدید دارید باید کلمه جدیدی را برای آن ایجاد کنید ، اما ما دریافتیم که این استراتژی در واقع کمتر متداول است."

سال گذشته ، همین تیم اولین کسی بود که مجموعه ای از اصول حاکم بر جنبه دیگری از توسعه زبان را مشخص کرد: نقشه برداری استعاری.

در طول هزاره گذشته ، حواس کلمات تا حد زیادی از حوزه های تحت اللفظی گرفته تا حوزه های استعاره ای تکامل یافته است - به نام نقشه نویسی استعاری. کلماتی که در ابتدا فقط معنای خاص یا بیرونی داشتند (مانند "درک یک شیء جسمی") ، در حوزه های انتزاعی و درونی (مانند "درک" یک ایده) معنایی پیدا کرده اند. این گروه اولین کسی بود که نشان داد این پیشرفت از مجموعه کاملی از اصول روانشناختی و شناختی پیروی کرده است و می توان حرکت در قلمروها را پیش بینی کرد.

یافته های این گروه در روانشناسی شناختی در مقاله ای با عنوان "تکامل معانی کلمه از طریق نقشه استعاره: سیستماتیک بودن در هزاره گذشته" منتشر شد.

ماهش سرینیوازان ، استادیار روانشناسی و مدیر مسئول توضیح داد: "با هم ، مطالعات ما نشان می دهد كه شیوه هایی كه كلمات معانی جدیدی را ایجاد كرده اند دلخواه نیستند ، بلكه در عوض خصوصیات اساسی نحوه تفكر و ارتباط با یکدیگر را منعكس می كنند." آزمایشگاه توسعه زبان و شناختی در UC برکلی

از بسیاری از روشهایی که انسان از دنیای ما معنا می دهد - با چشمان ، گوش ، بینی و دهان - هیچکدام از دستهای لمسی و همه کاره ما کمتر قدردانی می شود. به لطف نوک انگشتان حساس ما ، می توانیم گرما را قبل از لمس شعله حس کنیم یا نرمی گونه های نوزاد را حس کنیم.

اما افراد دارای اندام پروتز در دنیایی بدون لمس زندگی می کنند. بازگرداندن برخی از نمایان بودن این احساس ، حرکتی در پشت دهه ها تلاش مهندس شیمی استان استنفورد برای ساخت مواد مصنوعی کشش پذیر و حساس به الکترونیکی بوده است. چنین دستیابی به موفقیت می تواند روزی به عنوان پوشش های پوستی مانند پروتز باشد. اما در کوتاه مدت ، همین فناوری می تواند به پایه و اساس تکامل ژانرهای جدید الکترونیک انعطاف پذیر تبدیل شود که با تلفن های هوشمند سفت و سختی که بسیاری از ما به طور زنجبیل در جیب های عقب خود حمل می کنیم ، در تضاد کامل است.

اکنون ، در مقاله ای در تاریخ 19 فوریه Nature ، Bao و تیم او دو مورد فنی را توصیف می کنند که می توانند این هدف 20 ساله را به ثمر برسانند: ایجاد یک مدار پلیمری قابل کشش و با حسگرهای لمسی یکپارچه برای تشخیص رد پای ظریف یک مصنوعی. کفشدوزک. باو گفت ، اگرچه این دستاورد فنی یک نقطه عطف است ، مرحله دوم و عملی تر پیشرفت روش برای تولید انبوه این کلاس جدید الکترونیک انعطاف پذیر و قابل کشش است - یک گام مهم در مسیر تجاری سازی.

بائو گفت: "تحقیقات در مورد پوست مصنوعی و الکترونیک قابل انعطاف بسیار طولانی به طول انجامیده است ، اما تاکنون هیچ کس فرایندی برای تولید قابل اعتماد مدارهای کششی نشان نداده بود."

امید بائو این است که تولید کنندگان ممکن است روزی بتوانند ورق های الکترونیکی مبتنی بر پلیمر را با انواع حسگرهای مختلف جاسازی کنند و درنهایت این مدارهای انعطاف پذیر و چند منظوره را با سیستم عصبی شخص متصل کنند. چنین محصولی مشابه شبکه بسیار حسی پیچیده بیوشیمیایی و محافظ سطح "ماده" است که ما آنرا پوست انسان می نامیم ، که نه تنها می تواند لمس ، بلکه دما و پدیده های دیگر را حس کند. اما مدتها قبل از امکان پذیر شدن پوست مصنوعی ، فرآیندهای گزارش شده در این مقاله Nature امکان ایجاد صفحه های لمسی قابل کشش ، کشش ، لباس های الکترونیکی یا لک های شبیه به پوست را برای کاربردهای پزشکی فراهم می کند.

لایه به لایه

بائو گفت فرآیند تولید آنها شامل چندین لایه از پلیمرهای عصر جدید است ، برخی از آنها دارای خاصیت ارتجاعی مواد و برخی دیگر دارای مشبک های الکترونیکی با الگوی پیچیده هستند. با این وجود ، دیگران به عنوان عایق برای جداسازی مواد حساس الکترونیکی عمل می کنند. یک مرحله در فرآیند تولید شامل استفاده از چاپگر جوهر افشان برای رنگ آمیزی روی لایه های خاص است.

دانشجو فارغ التحصیل Weichen Wang ، چپ و محقق بعد از دکترا جی Xu با هم در آزمایشگاه Bao کار می کنند تا یک آرایه ترانزیستور کشش را آماده کنیم. اعتبار: LA Cicero
سیهونگ وانگ ، محقق بعد از دکترا ، نویسنده مشترک این مقاله گفت: "ما همه این لایه ها و عناصر فعال آنها را مهندسی کرده ایم تا با هم بی عیب و نقص کار کنند."

این تیم با موفقیت مواد خود را در مربعهایی در حدود دو اینچ از یک طرف حاوی بیش از 6000 دستگاه پردازش سیگنال مجزا که مانند انتهای عصب مصنوعی عمل می کنند ، مد کرده است. همه اینها در یک لایه محافظ ضد آب کپسوله می شود.

نمونه اولیه می تواند کشیده شود تا ابعاد اصلی آن - و دوباره به عقب برگردد - در عین حال توانایی برق در برق را بدون ترک ، لکه بینی یا چروک حفظ می کند. برای آزمایش دوام ، این تیم بیش از هزار بار نمونه را بدون آسیب دیدگی یا از بین رفتن حساسیت کشید. این آزمایش واقعی هنگامی انجام شد که محققان نمونه خود را به دست انسان رعایت کردند.

جی زو ، محقق پس از دکترا ، و نویسنده دیگر همکار این مقاله گفت: "این حتی در سطوح به شکل نامنظم بسیار عالی عمل می کند."

شاید امیدوار کننده ترین از همه ، فرآیند ساختگی شرح داده شده در این مقاله می تواند به یک بستر برای ارزیابی سایر مواد الکترونیکی کششی که توسط محققان دیگر تولید شده و می تواند یک روز جایگزین الکترونیک سفت و سخت امروز شود ، تبدیل شود.

بائو گفت قبل از اینكه این مواد و فرایندهای جدید به اندازه مدار سیلیكون سفت و سخت باشند ، كار زیادی در پیش دارند. او گفت ، در مرحله اول ، تیم وی باید سرعت الکترونیکی و عملکرد نمونه اولیه خود را بهبود بخشد ، اما این یک قدم امیدوار کننده است.

موتورهای پمپ هیدرولیک پیستون شعاعی اغلب به عنوان موتورهای گشتاور LSHT - Low Speed ​​High شناخته می شوند. ما موتورهای پیستونی شعاعی را از مارک های مختلف دنیا از جمله Bosch Rexroth ، Staffa (کاوازاکی) و Italgroup تهیه می کنیم.

موتورهای پیستون شعاعی که معمولاً در کدام برنامه ها یافت می شوند؟
موتورهای پیستونی شعاعی معمولاً در: بیل مکانیکی ، جرثقیل ، تجهیزات حفاری زمینی ، درایوهای وینچ ، میکسر بتونی ، ترابری و ماشین های قالب گیری تزریق پلاستیک قرار دارند.

کدام نوع موتور پیستون شعاعی وجود دارد؟
معمولاً دو نوع اساسی موتور پیستون شعاعی وجود دارد. اینها در اینجا بیشتر توضیح داده شده است.

موتور پیستون شعاعی میل لنگ
موتور پیستونی شعاعی Crankshaft دارای یک بادامک واحد و پیستون است که به سمت داخل فشار می یابد. علاوه بر این ، دارای یک گشتاور شروع بسیار بالایی است و در جابجایی های منفرد از 40 سی سی / دور تا حدود 5400 سی سی / نسخه در دسترس است. علاوه بر این ، موتورهای پیستونی شعاعی از نوع Crankshaft می توانند با سرعت "خزش" کار کنند. و بعضی از آنها می توانند یکپارچه تا حداکثر 1500 دور در دقیقه با گشتاور خروجی تقریباً ثابت کار کنند. به طور خلاصه ، موتور پیستون شعاعی Crankshaft متنوع ترین موتور هیدرولیک است.

طراحی حلقه چند دوربین
این نوع با یک حلقه بادام ساخته شده است ، که دارای چندین لوب و غلطک پیستون است که به سمت خارج در مقابل حلقه بادامک فشار می آورد. در اصل ، این یک خروجی بسیار صاف و با گشتاور شروع بالا تولید می کند. با این حال ، آنها اغلب در محدوده سرعت بالا محدود هستند. علاوه بر این ، این موتورهای پر قدرت بخصوص در برنامه های کم سرعت بسیار مناسب هستند.

انواع دیگر موتورهای پیستون شعاعی عبارتند از: موتور پیستون شعاعی فشرده ، موتور پیستون رادیال با جابجایی دوگانه و موتور پیستون جابجایی ثابت. علاوه بر این ، ما همچنین می توانیم به شما کمک کنیم: موتورهای پیستون شعاعی گشتاور کم سرعت ، دو موتور پیستون شعاعی با سرعت بالا و موتورهای پیستونی شعاعی با جابجایی متغیر.

موتورهای دنده هیدرولیک چگونه کار می کنند؟
از چرخ دنده ها برای کاهش سرعت خروجی شافت برای برنامه هایی که به سرعت کمتری نیاز دارند استفاده می شود. این بدان معناست که فشار کارکرد موتور دنده معمولاً بسیار کم است ، بین 100 تا 150 بار. علاوه بر این ، برخی از موتورهای دنده مدرن تر با فشار مداوم تا 250 بار کار می کنند. با این حال ، نکته منفی این است که این موتور می تواند نسبتاً پر سر و صدا باشد.

به طور خلاصه ، موتورهای دنده عموماً دارای واحدهای سبک و کوچک هستند که دارای فشارهای نسبتاً بالایی هستند. علاوه بر این آنها به دلیل کم هزینه بودن ، تنوع سرعت ، دامنه وسیع دما ، طراحی ساده و دامنه ویسکوزیته بزرگ شناخته شده اند.

لینک مرتبط:

http://emilianorjzp03703.blogerus.com/16873579/
http://charliemeuk81471.bloggin-ads.com/16881953/
http://kameronqgwn82592.blogpostie.com/16878545/
http://louisvmcs14704.blog2learn.com/31225626/
http://codydtka47037.dsiblogger.com/23046613/

حیوانات بعدی تولید رایانه در کینگ کنگ یا The Lion King می توانند به لطف دستیابی به موفقیت دانشمندان رایانه در دانشگاه کالیفرنیا ، واقع بینانه تر به نظر برسند.

محققان UC San Diego و UC Berkeley روشی را تهیه کردند که به طرز چشمگیری روش شبیه سازی خز کامپیوتر و به طور خاص ، نحوه پرش نور در لکه های حیوان را بهبود می بخشد .

این تیم اخیراً یافته های خود را در کنفرانس آسیا SIGGRAPH در تایلند ارائه کرد.

راوی رامامورثی ، یکی از نویسندگان ارشد مقاله و مدیر مرکز محاسبه ویژوال در UC سن دیگو می گوید: "مدل ما شبیه سازی های بسیار دقیق تری تولید می کند و 10 برابر سریعتر از حالت هنر است."

این روش می تواند برای همه چیز از بازی های ویدئویی ، جلوه های ویژه تولید شده توسط رایانه ، فیلم های متحرک کامپیوتر استفاده شود.

مسئله ای که در مورد مدل های موجود وجود دارد این است که آنها برای ایجاد موهای رایانه ای طراحی شده اند و به خوبی برای خز کار نمی کنند. دلیل این امر این است که اکثر این مدل ها سیلندر مرکزی یا مدولا را در هر فیبر خز در نظر نمی گیرند. مدولا در خز بسیار بزرگتر از موی انسان است و عبور نور و پراکندگی آن از طریق آن استوانه برای ظاهر خز بسیار مهم است. تاکنون ، اکثر محققان مدولا و مدلهای ساخته شده را که از پرتوی نور عبور می کنند ، نادیده می گیرند ، زیرا از یک فیبر خز به طرف دیگر برمی گردد. در نتیجه ، مدلهای موجود به محاسبات بسیار زیادی احتیاج دارند و هم گران و هم کند هستند.

اعتبار: دانشگاه کالیفرنیا - سن دیگو
در مقابل ، محققان UC San Diego و UC Berkeley از مفهومی به نام پراکندگی زیرسطحی استفاده کردند تا سریعاً چگونگی پرش نور در اطراف الیاف خز را تخمین بزنند. اساساً ، پراکندگی زیرسطحی چگونگی ورود نور به سطح یک شیء شفاف ، مانند مو یا خز را در یک نقطه توصیف می کند. در زاویه های مختلف پراکنده می شود. تعامل با ماده شیء. و سپس از یک شیء در نقطه دیگری خارج می شود. این مفهوم به خوبی قابل درک است و اغلب در شبیه سازی ها در زمینه های گرافیک رایانه و بینایی رایانه مورد استفاده قرار می گیرد.

در زندگی واقعی ، با روشن کردن چراغ قوه تلفن هوشمند و پوشاندن آن با انگشت خود در اتاقی که چراغ ها کم رنگ شده اند ، می توانید پراکندگی زیرزمینی را مشاهده کنید. حلقه ای از نور خواهید دید ، زیرا نور از طریق انگشت شما وارد شده است ، درون آن پراکنده شده و سپس به بیرون رفته است. (نور قرمز است زیرا برخلاف نور سبز و آبی جذب بدن نمی شود.)

راکون تولید شده با روش جدید ، با پس زمینه طبیعی. اعتبار: دانشگاه کالیفرنیا - سن دیگو
محققان برای استفاده از خواص پراکندگی زیرسطحی روی الیاف خز ، از شبکه عصبی استفاده کردند.

دکتری گفت: "ما خواص پراکندگی زیرسطحی را به الیاف خز تبدیل می کنیم." دانش آموز لینگ چی یان ، از UC Berkeley ، که تحت نظارت استادان علوم کامپیوتر UC San Diego Ravi Ramamoorthi و Henrik Wann Jensen در این مطالعه کار می کرد. "هیچ روش جسمی یا ریاضی روشنی برای ایجاد این تبدیل وجود ندارد. بنابراین ما برای اتصال این دو جهان متفاوت باید از یک شبکه عصبی استفاده کنیم."

شبکه عصبی فقط نیاز به با یک صحنه آموزش داده می شود قبل از اینکه قادر به اعمال پراکندگی زیرسطحی به تمام صحنه های مختلف آن ارائه شد. این منجر به شبیه سازی 10 برابر سریعتر از حالت هنری شد.

چه کسی به پاها احتیاج دارد؟ با اجسام براق خود ، مارها می توانند تا 14 مایل در ساعت لاغر شوند ، به فضای تنگ ، درختان در مقیاس فشار دهند و شنا کنند. چگونه آنها این کار را انجام می دهند؟ همه در مقیاس است. با حرکت یک مار ، مقیاس های آن زمین را می چسباند و بدن را به جلو سوق می دهد - شبیه به این که چنگک ها چگونه به رهگذران کمک می کنند تا جایگاه هایی را در یخ های لغزنده برقرار کنند. این حرکت موسوم به اصطکاک به دلیل شکل و موقعیت مقیاس مار امکان پذیر است.

اکنون ، تیمی از محققان دانشکده مهندسی و علوم کاربردی دانشگاه هاروارد جان A. پالسون (SEAS) یک ربات نرم تولید کرده اند که از همان اصول حرکتی برای خزیدن بدون هیچ گونه اجزای سفت و سخت استفاده می کند. مقیاس های رباتیک نرم با استفاده از کریگامی ساخته می شود - یک کاردستی کاغذی باستانی ژاپنی که برای تغییر خواص یک ماده به جای برش های اوریگامی متکی به برش ها است. با کشیدگی این ربات ، سطح صاف کریگامی به سطحی با بافت 3 بعدی تبدیل می شود که زمین را دقیقاً مانند مارهای دریایی چنگ می زند.

این تحقیق در Science Robotics منتشر شده است .

احمد رفسنجانی ، همکار فوق دکتری در SEAS و اولین نویسنده مقاله گفت: "در سال های اخیر تحقیقات زیادی صورت گرفته است که چگونه می توان از این نوع سازه های مضر و کششی استفاده کرد." "ما نشان داده ایم که اصول kirigami می تواند در روبات های نرم ادغام شود تا بتواند حرکتی را به روشی ساده تر ، سریعتر و ارزانتر از بسیاری از تکنیک های قبلی بدست آورد."

محققان با یک ورق پلاستیکی صاف و ساده شروع به کار کردند. آنها با استفاده از دستگاه برش لیزری ، آرایه ای از برش های در مقیاس سانتی متر را جاسازی کردند و در شکل ها و اندازه های مختلف آزمایش کردند. محققان پس از برش ، ورق را به وسیله یک محرک الاستومر لوله مانند پیچیدند ، که مانند یک بادکنک منبسط می شود و منقبض می شود.

محققان دانشگاه هاروارد یک ربات نرم با الهام از مارها ساخته اند. این روبات با استفاده از کریگامی ساخته شده است - یک کاردستی کاغذی باستانی ژاپنی است که به جای برچسب های اریگامی ، بر برش ها تکیه می کند تا خصوصیات یک ماده را تغییر دهد. با کشیدگی این ربات ، سطح صاف کریگامی به سطحی با بافت 3 بعدی تبدیل می شود که زمین را دقیقاً مانند مارهای دریایی چنگ می زند. اعتبار: هاروارد SEAS
هنگامی که محرک گسترش می یابد ، kirigami پاپ را جدا می کند ، و یک سطح خشن را تشکیل می دهد که زمین را می چشد. هنگامی که محرک خنثی می شود ، برش ها مسطح می شوند و خزنده را به جلو سوق می دهد.

محققان یک ربات کاملاً بدون دردسر را ساخته اند که دارای یک کنترل یکپارچه پردازنده ، سنجش ، تحریک و منبع تغذیه بسته بندی شده در دم کوچک است. آنها این آزمایش را خزنده در سراسر دانشگاه هاروارد آزمایش کردند.

این تیم با برش های مختلفی از جمله مثلث ، دایره و ذوزنقه آزمایش کردند. آنها دریافتند که برش های ذوزنقه ای - که بیشتر به شکل مقیاس های مار شباهت دارند - ربات را به یک گام طولانی تر تبدیل می کند.

محققان دانشگاه هاروارد یک ربات نرم کاملاً بی حس و بی هوشی ساخته اند که دارای کنترل یکپارچه ، سنجش ، تحریک و منبع تغذیه بسته بندی شده در یک دم کوچک است. اعتبار: احمد رفسنجانی / هاروارد دریاها
رفسنجانی گفت: "ما نشان می دهیم که با متعادل کردن درست هندسه بریده شده و پروتکل تحریک ، می توان از ویژگیهای حرکتی این پوسته های کریگامی استفاده کرد." "با حرکت به جلو ، این مؤلفه ها می توانند برای بهبود پاسخ سیستم بهینه سازی شوند."

کاتیا برتولدی ، استاد مکانیک کاربردی و ویلیام و ایمی کوان دنوف ، استاد مکانیک کاربردی و نویسنده ارشد این مقاله گفت: "ما معتقدیم که استراتژی مبتنی بر Kirigami ما راههای طراحی کلاس جدیدی از خزندگان نرم را باز می کند." "این روبات های نرم همه جانبه می توانند یک روز در محیط های دشوار برای انجام ماموریت های اکتشاف ، بازرسی ، نظارت و جستجوی و نجات حرکت کنند یا روشهای پیچیده و درمانی لاپاروسکوپی را انجام دهند."

کدام مارک های پمپ هیدرولیک را ارائه می دهید؟
ما به بیش از 80 مارک هیدرولیک پیشرو دسترسی مستقیم داریم. این بدان معنی است که ما راه حل های چالاکی و انعطاف پذیر ارائه می دهیم تا متناسب با بودجه ، زمان سرب و مشخصات مشتری ، متناسب با آن باشد. مارک های پرفروش ما شامل: پمپ های Bosh Rexroth ، پمپ های B&C Hydraulics ، پمپ های Casappa ، پمپ های Danfoss ، پمپ های Dowty ، پمپ های Parker Hannifin و پمپ های Vivolo Vivoil می شوند. تیم ما با شما همکاری خواهد کرد تا در مورد بهترین پمپ هیدرولیک برای سیستم و برنامه های خود مشاوره ای ارائه دهد.

آیا می توانید همان پمپ دقیقی را که قبلاً از آن استفاده می کنیم ، نگه دارید؟
بله ، اگر نام و نام محصول سازنده را در اختیار دارید ، می توانیم پمپ هایی را که هنوز در بازار ذکر شده است ، منبع تولید کنیم. اگر پمپ اکنون منسوخ شده باشد ، تیم ماهر ما قادر به معادل سازی مستقیم هستند. در بعضی موارد ، این به معنای بار بهتر و کاهش هزینه نیز است.

آیا پمپ های هیدرولیک سفارشی تولید می کنید؟
ما پمپ های خودمان را تولید نمی کنیم. با این حال ، ما روابط عالی و دسترسی مستقیم به 80 مارک هیدرولیک برجسته در صنعت داریم. ما اطمینان داریم که ما قادر به تهیه پمپ خواهیم بود که نیازهای دقیق شما را برآورده می کند.

از تماس با ما خوش آمدید. ما همچنین می توانیم در ساخت سیلندرهای فشار کمکی یا ساخت پکیج های فشار کمکی کمک کنیم.

زمان سرب شما برای پمپ جدید چقدر است؟
مشارکت ما و دسترسی مستقیم به 80 مارک هیدرولیک برجسته در سراسر جهان ، ما را بسیار چابک می کند. در بیشتر موارد ، در صورت امکان ، می توان پمپ جدیدی را طی چند روز یا حتی در همان روز تحویل داد.

آیا شما در سراسر جهان حمل می کنید؟
آره! امروز ما به 130 کشور جهان صادر می کنیم و در انگلستان به عنوان راه حل های هیدرولیکی "دروازه" به سایر نقاط جهان تلقی می شود. در سال 2019 ، وزارت تجارت بین المللی انگلیس هیدرولیک آنلاین را به عنوان یک قهرمان صادرات نیروگاه شمالی منصوب کرد. اگر هیدرولیک باشد ما می توانیم آن را طراحی کنیم ، آن را تهیه کنیم ، آن را حل کنیم ، تعمیر کنیم و آن را به سراسر دنیا ارسال کنیم!

پمپ ها را تعمیر می کنید؟
البته! بسیاری از پمپ های هیدرولیک تعمیر و مرمت شده ما از نظر یک واحد کاملاً متفاوت قابل تشخیص نیستند. خدمات ما شامل مشاوره رایگان است. پس از آن مهندسان فنی ما می توانند با یک تشخیص کامل اقدام کنند و برای گفتگو در مورد تمام گزینه های موجود با شما تماس خواهند گرفت. مهمتر از همه ، آنها بهترین راه حل را برای نیازهای خاص شما مشخص می کنند.

در صورت اعمال ، تیم ما همچنین توصیه هایی را در مورد چگونگی اثبات عملکرد پمپ های آینده خود به منظور صرفه جویی در هزینه ها و به حداقل رساندن خرابی سیستم در آینده ارائه می دهد.

لینک مرتبط:

http://mylesbrhx25925.blogs-service.com/22645629/
http://jaidendukz36036.bluxeblog.com/23225417/
http://donovanucwo03693.mpeblog.com/16958754/
http://connercsix36926.articlesblogger.com/16792356/
http://riverumsu60470.arwebo.com/16755873/

شبکه های عصبی مخلوط متراکم متراکم

بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشینی برای مشکلات تصویربرداری از شبکه های عصبی کانسیلر عمیق (DCNNs) استفاده می کنند ، که در آن تصویر ورودی و تصاویر میانی در تعداد زیادی لایه پی در پی حل می شوند و به شبکه اجازه می دهند ویژگی های بسیار غیرخطی را یاد بگیرد. برای دستیابی به نتایج دقیق برای مشکلات پردازش تصویر دشوار ، DCNN معمولاً به ترکیبی از عملیات و اتصالات اضافی از جمله ، مثلاً عملیات کم کاری و پراکندگی برای گرفتن ویژگی در مقیاس های مختلف تصویر متکی است. برای آموزش شبکه های عمیق تر و قدرتمندتر ، انواع و اتصالات لایه اضافی اغلب مورد نیاز است. سرانجام ، DCNN معمولاً از تعداد زیادی از تصاویر میانی و پارامترهای قابل آموزش ، اغلب بیش از 100 میلیون نفر ، برای دستیابی به نتایج برای مشکلات دشوار استفاده می کنند.

درعوض ، معماری شبکه جدید "مخلوط مقیاس" متراکم از بسیاری از این عوارض جلوگیری می کند و محورهای پیچیده را به عنوان جایگزینی برای عملیات پوسته پوسته شدن برای گرفتن ویژگی در دامنههای مختلف فضایی ، استفاده از مقیاسهای مختلف در یک لایه و محاسبه اتصال متراکم به همه تصاویر محاسبه می کند. الگوریتم جدید با چند تصویر و پارامترهای متوسط ​​به نتایج دقیقی می رسد ، و هم نیاز به تنظیم تنظیمات هایپرپارامتر و هم لایه ها یا اتصالات اضافی را برای فعال کردن آموزش از بین می برد.

گرفتن اطلاعات با وضوح بالا از داده های با وضوح پایین

یک چالش متفاوت تولید تصاویر با وضوح بالا از ورودی با وضوح پایین است. هر کس که سعی کرده است یک عکس کوچک را بزرگ کند و فهمید که فقط بزرگتر می شود بدتر می شود ، این صدایش نزدیک به غیرممکن است. اما یک مجموعه کوچک از تصاویر آموزشی پردازش شده با یک شبکه متراکم متراکم می تواند مسیر واقعی را فراهم کند. به عنوان نمونه ، تصور کنید که سعی در خنثی سازی بازسازی های توموگرافیک یک مینی کامپوزیت تقویت شده با فیبر دارید. در آزمایشی که در مقاله شرح داده شد ، تصاویر با استفاده از 1024 پیش بینی اشعه ایکس به دست آمده برای بدست آوردن تصاویر با مقادیر نسبتاً کم سر و صدا بازسازی شدند. تصاویر پر سر و صدا از همان شیء سپس با بازسازی با استفاده از 128 پیش بینی بدست آمد. ورودی های آموزش تصاویر پر سر و صدایی بودند که از تصاویر بدون صدای مربوط به عنوان خروجی هدف در طول آموزش استفاده می شدند.

برنامه های جدید

Pelt و Sethian در حال اتخاذ رویکرد خود به تعداد زیادی از مناطق جدید مانند تجزیه و تحلیل سریع در زمان واقعی تصاویر از منابع نوری synchrotron و مشکلات بازسازی در بازسازی بیولوژیکی مانند سلول ها و نقشه برداری مغز هستند.

پلت گفت: "این رویکردهای جدید واقعاً هیجان انگیز است ، زیرا آنها امکان یادگیری ماشینی را برای انواع بسیار بیشتری از مشکلات تصویربرداری از زمان ممکن فراهم می کنند." "با کاهش میزان تصاویر آموزش مورد نیاز و افزایش اندازه تصاویر قابل پردازش ، می توان از معماری جدید برای پاسخ به سؤالات مهم در بسیاری از زمینه های تحقیق استفاده کرد."

ریاضیدانان آزمایشگاه ملی لورنس برکلی وزارت انرژی (آزمایشگاه برکلی) رویکرد جدیدی را برای یادگیری ماشین با هدف داده های تصویربرداری تجربی ایجاد کرده اند. این روش جدید به جای تکیه بر ده ها یا صدها هزار تصویر استفاده شده توسط روش های معمول یادگیری ماشین ، خیلی سریعتر "یاد می گیرد" و به تصاویر بسیار کمتری احتیاج دارد.

دانیل پلت و جیمز ستیان از مرکز آزمایشگاه پیشرفته ریاضیات آزمایشگاه برکلی برای برنامه های تحقیقاتی انرژی (CAMERA) با ساختن آنچه که آنها "شبکه عصبی تحریک متراکم متراکم متراکم (MS-D)" می نامند ، چشم انداز یادگیری معمول دستگاه را روی سر خود چرخاند. پارامترهای بسیار کمتری نسبت به روشهای سنتی ، به سرعت همگرا می شود و توانایی "یادگیری" از یک مجموعه آموزشی قابل ملاحظه ای کوچک را دارد. رویکرد آنها قبلاً برای استخراج ساختار بیولوژیکی از تصاویر سلولی مورد استفاده قرار گرفته است ، و برای تهیه ابزار جدید محاسباتی جدید برای تجزیه و تحلیل داده ها در طیف گسترده ای از مناطق تحقیقاتی آماده شده است.

از آنجا که امکانات آزمایشگاهی تصاویر با وضوح بالاتر را با سرعت بالاتر تولید می کنند ، دانشمندان می توانند برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های بدست آمده تلاش کنند ، که اغلب با دست و پا گیر انجام می شود. در سال 2014 ، Sethian CAMERA را در آزمایشگاه برکلی به عنوان یک مرکز جامع و انضباطی یکپارچه برای توسعه و تحویل ریاضیات اساسی جدید مورد نیاز برای به دست آوردن تحقیقات تجربی در تأسیسات کاربری دفتر DOE تأسیس کرد. CAMERA بخشی از بخش تحقیقات محاسباتی آزمایشگاه است.

ستیان ، که همچنین استاد ریاضیات در دانشگاه کالیفرنیا ، برکلی است ، گفت: "در بسیاری از کاربردهای علمی ، کار دستی فوق العاده ای برای حاشیه نویسی و برچسب زدن تصاویر لازم است. می تواند هفته ها طول بکشد تا تعداد انگشت شماری از تصاویر با دقت ترسیم شده تولید شود." "هدف ما توسعه تکنیکی بود که از مجموعه داده های بسیار ناچیز آموخته می شود."

جزئیات این الگوریتم در 26 دسامبر 2017 در مقاله ای در مجموعه مقالات آکادمی ملی علوم منتشر شد .

پالت ، که همچنین عضو گروه تصویربرداری محاسباتی در Centrum است ، گفت: "این دستیابی به موفقیت نتیجه گرفته است از این واقعیت که پایین آمدن و بالا آمدن صعودی از ویژگی های ضبط شده در مقیاس های مختلف تصویر ، می توان با استفاده از حلقوی های ریاضی با مقیاس های مختلف در یک لایه جایگزین شد." Wiskunde & Informatica ، موسسه تحقیقات ملی ریاضیات و علوم رایانه در هلند.

برای دسترسی به این الگوریتم برای طیف گسترده ای از محققان ، یک تیم برکلی به سرپرستی اولیویا جاین و سیمون مو یک پرتال وب "Segmenting Labeled Image Data Engine (SlideCAM)" را به عنوان بخشی از مجموعه ابزارهای کامرا برای امکانات آزمایشگاهی DOE ساختند.

تصاویر توموگرافیک از یک مینی کامپوزیت تقویت شده با فیبر ، با استفاده از 1024 پیش بینی (الف) و 120 پیش بینی (ب) بازسازی شده است. در (c) ، خروجی شبکه MS-D با تصویر (b) به عنوان ورودی نشان داده شده است. یک ناحیه کوچک نشان داده شده توسط یک مربع قرمز در گوشه پایین سمت راست هر تصویر بزرگ نشان داده شده است. اعتبار: دانیل پلت و جیمز ستیان ، آزمایشگاه برکلی
یک برنامه امیدوارکننده در درک ساختار داخلی سلولهای بیولوژیکی و پروژه ای است که در آن روش MS-D پالت و Sethian فقط برای داده های هفت سلول برای تعیین ساختار سلول نیاز به داده دارد.

"در آزمایشگاه ما در تلاشیم تا درک كنیم كه ساختار سلول و مورفولوژی سلول چگونه بر سلول اثر می گذارد یا كنترل می كند. ما ساعتهای بی شماری را برای استخراج ساختار سلول ها انجام می دهیم. گفت کارولین لارابل ، مدیر مرکز ملی توموگرافی اشعه ایکس و استاد دانشگاه دانشکده پزشکی سان فرانسیسکو کالیفرنیا. "این رویکرد جدید این توانایی را دارد که توانایی ما را در درک بیماری بطور اساسی تغییر دهد و ابزاری اساسی در پروژه جدید ما با حمایت Chan-Zuckerberg برای ایجاد یک اطلس سلول انسانی است ، یک همکاری جهانی برای نقشه برداری و توصیف همه سلول ها در یک انسان سالم. بدن "

دریافت اطلاعات علمی کمتر از داده های کمتر

تصاویر در همه جا هستند. تلفن های هوشمند و سنسورها گنجینه ای از تصاویر را تولید کرده اند که بسیاری از آنها با اطلاعات مربوط به شناسایی محتوا برچسب خورده اند. با استفاده از این بانک اطلاعاتی گسترده از تصاویر با مراجعه متقاطع ، شبکه های عصبی حلقوی و سایر روشهای یادگیری ماشین ، توانایی ما در شناسایی سریع تصاویر طبیعی که مانند عکسهایی که قبلاً دیده شده و فهرست شده بودند ، متحول شده است.

این روش ها با تنظیم یک مجموعه فوق العاده بزرگ از پارامترهای داخلی پنهان ، هدایت شده توسط میلیون ها تصویر برچسب خورده ، و نیاز به مقادیر زیادی از زمان ابر رایانه "یاد می گیرند". اما اگر تعداد تصاویر دارای برچسب زیادی ندارید ، چه می کنید؟ در بسیاری از زمینه ها ، چنین بانک اطلاعاتی یک تجملات غیرقابل تحقق است. زیست شناسان تصاویر سلولی را ضبط می کنند و با زحمت مرزها و ساختار را به صورت دستی ترسیم می کنند: برای یک فرد غیر معمولی نیست که هفته ها با یک تصویر کاملاً سه بعدی بگذرد. دانشمندان مواد از بازسازی توموگرافی برای همسایه کردن سنگها و مواد استفاده می کنند ، و سپس آستین های خود را برای برچسب زدن مناطق مختلف ، مشخص می کنند تا ترک ها ، شکستگی ها و حفره ها را با دست مشخص کنند. تضاد بین ساختارهای مختلف اما مهم اما اغلب بسیار کوچک و "سر و صدایی" است

این تصاویر گرانبهای دستی که دستی ندارند ، برای روشهای سنتی یادگیری ماشین کافی نیستند. برای رفع این چالش ، ریاضیدانان CAMERA به مسئله یادگیری ماشین از مقادیر بسیار محدود داده حمله کردند. تلاش برای انجام "بیشتر با کمتر" ، هدف آنها این بود که بفهمیم چگونه می توان یک مجموعه کارآمد از "عملگرهای" ریاضی ساخت که می تواند تعداد پارامترها را به میزان زیادی کاهش دهد. این عملگرهای ریاضی به طور طبیعی می توانند محدودیت های کلیدی را برای کمک به شناسایی داشته باشند ، از جمله اینکه شامل الزامات مربوط به اشکال و الگوهای علمی قابل قبول باشد.

نمایشگری که می تواند پرواز کند و از چشمان شما کنترل شود: آیا ایده می تواند مسیر خود را به سمت محصول آینده ببرد؟ با استفاده از صفحه نمایش بدون سرنشین فکر کنید که می تواند چهره ، دانش آموزان ، حرکات دست و موقعیت فرد را تشخیص دهد.

سامسونگ صفحه نمایش در حال کشف این ایده است و آن را در برنامه ثبت اختراع خود "دستگاه نمایش پرواز" که در ماه جاری دارای حق ثبت اختراع است ، توصیف می کند .

اولین بار در ژانویه سال 2016 ثبت شد. این حق ثبت اختراع در مورد صفحه LCD که بر روی یک دستگاه پروانه چهار طرفه سوار شده است و نگاه شما را نشان می دهد ، صحبت می كند. چرا و برای چی؟

تمرکز این حق ثبت اختراع روی یک صفحه نمایش است که قادر است "بدون تغییر عملكرد دیگری توسط کاربر ، زاویه آن را براساس نگاه یك کاربر در حین حركت همراه با کاربر با ردیابی خودکار کاربر ، تغییر دهد."

ثبت اختراع شد خال خال شده توسط LetsGoDigital .

کوارتز با تفسیر گفتگوی حق ثبت اختراع گفت که اساساً "مانند تبلت متصل به پهپاد" به نظر می رسد. بحث اختراع ثبت اختراع شامل طرحی است كه صفحه نمایش قادر به انتقال "به زاویه دید مناسب برای شخصی كه جلوی آن باشد" باشد.

تووی اونگ Verge 's نوشت که سرعت و جهت پرواز این هواپیمای بدون سرنشین با حرکت دادن سر ، چشم ها یا دست ها قابل کنترل است.

اجزاء؟ مایکل ایروینگ ، اطلس جدید ، گفت: "به نظر می رسد که هر هواپیمای بدون سرنشین دیگری: صفحه نمایش پرواز با یک واحد کنترل پرواز ، منبع انرژی ، ژیروسکوپ ، سنسور حرکت ، شتاب سنج ، تشخیص مانع ، GPS و Wi-Fi محلی تر تنظیم می شود. سیستم موقعیت یابی مبتنی بر "

ایروینگ گفت: "یک واحد سنسور برای کاربر مشاهده می شود که صورت و چشمان آنها چیست و خواندن و واکنش به حرکات و دستورات صوتی را به کاربر نشان می دهد."

برنامه های کاربردی؟ سایت های فنی سناریوهای متنوعی را ایجاد کرده اند که در آن ممکن است مفهوم ثبت اختراع به کار رود. در حالی که کلمه هواپیمای بدون سرنشین به طور کلی چشم اندازهای مکانیسم های نظارت یا تحویل بسته را تحریک می کند ، اظهارات در اینجا به جهات دیگری می رود.

اونگ گفت ، "من می توانم ببینم از این هواپیماهای بدون سرنشین سامسونگ برای چیزی مانند تبلیغات استفاده می شود. تصور کنید که در خیابان قدم می زنید و تمام این هواپیماهای بدون سرنشین را دارید که می توانند چهره شما را در پی شما تشخیص دهند و تبلیغات هدفمند را نمایش می دهند."

مایکل ایروینگ ، اطلس نوین : در حالی که دستان شما مشغول پخت و پز هستند ، می توانید یک دستور العمل در حال حرکت در مقابل شما داشته باشید. ایروینگ همچنین به سناریوهای کارخانه ای فکر کرد که کارگران باید دست خود را آزاد نگه دارند و باید در کانون توجه قرار گیرند. این دستگاه ها می توانند برای ارائه "دستورالعمل آسان برای دیدن کارگران کارخانه" استفاده شوند.

Marco Margaritoff ، درایو ، مانند اونگ ، امکان استفاده از آن در تبلیغات را دید.

"با نگاه اول به اصول اولیه ، در اینجا مشخص است که این می تواند یک دستگاه تبلیغاتی هدفمند و مستقل باشد." مارگاریتوف اظهار داشت كه می توان دستگاه را "از طرف شما در یک مرکز خرید جیغ زد." اگر می خواهید اطلاعات شخصی را ارائه دهید ، می تواند شما را شناسایی کند ، پیشنهادات فروشگاه هدف را ارائه دهد یا معاملات ارائه دهد . "در دوره ای از روابط همه جانبه رسانه های اجتماعی بین کاربران و شرکت ها و افزایش قیمت مناسب در بخش فناوری پهپاد - این صریحاً به نظر می رسد گام بعدی منطقی است که همه ما قبلاً تصور کرده بودیم."