Сочетание улучшенной ситуационной осведомленности и высокоточного огня на максимальной дальности стрельбы плюс размещение оператора под защитой брони… Имея такие достоинства, дистанционно управляемые модули вооружения стали обязательным дополнением для бронированных машин всех типов. Дистанционно управляемые модули вооружения (ДУМВ) подкрепляют оборонительные возможности бронетранспортеров и легко защищенных разведывательных машин, а с правильным вооружением добавляют еще и высокоточные наступательные возможности. ДУМВ позволяют БМП обеспечить гораздо более эффективную огневую поддержку спешенным подразделениям, а танки обеспечивают реагирующей системой легкого вооружения, что делает их более живучими и более смертоносными в ближнем городском бою.
Архив за месяц: Июнь 2017
Siemens и “Силовые машины” ввели в эксплуатацию энергоблок Верхнетагильской ГРЭС
На Верхнетагильской ГРЭС завершилось строительство парогазового энергоблока (ПГУ) мощностью 420 МВт. Газотурбинная установка, включая газовую турбину SGT5-4000F, генератор SGen5-1200A и полный комплект вспомогательного оборудования поставлена совместным предприятием “Силовых машин” и концерна “Сименс” – ООО “Сименс Технологии газовых турбины” (СТГТ) в Санкт-Петербурге. Верхнетагильская ГРЭС является первой в мире электростанцией, на которой установлен генератор типа SGen5-1200A – новейшая разработка “Сименс” в области генераторов с воздушным охлаждением.
Испытания летной техники в ВВС США. Часть 3.
В 21-м веке развитие американской «Х-серии» продолжилось. Если в прошлом это, как правило, были чисто экспериментальные летательные аппараты, предназначенные для разного рода исследований и достижений рекордных результатов, то в последнее время индекс «Х» в обозначении стали получать прототипы, которые впоследствии принимаются на вооружение. 18 сентября 2000 года в лётно-испытательный центр авиабазы Эдвардс с заводского аэродрома Boeing в Палмдейле перелетел Х-32А. Этот самолет, разработанный в рамках программы JSF (англ. Joint Strike Fighter — перспективный ударный истребитель), был построен для участия в конкурсе на лёгкий истребитель 5-го поколения, которым предполагалось заменить в ВВС, ВМС и КМП США самолёты: F-16, A-6, А-10, F-14, F/А-18 и A/V-8.
Ученые создали летающую стрекозу-киборга
За последние несколько лет мы видели множество живых существ, превращенных усилиями ученых в киборгов, в частности, тараканов, жуков, черепах и даже собак. В январе же этого года исследователи из Лаборатории Чарльза Старка Драпера (Charles Stark Draper Laboratory) и Медицинского института имени Говарда Хьюза (Howard Hughes Medical Institute, HHMI) ознакомили общественность со своими планами по оснащению живых стрекоз крошечными “рюкзаками”, напичканными электроникой, что позволяет удаленно управлять полетом и другими действиями насекомого.
Испытания летной техники в ВВС США. Часть 2.
Помимо ракетопланов с двухкомпонентными жидкостными реактивными двигателями среди экспериментальных летательных аппаратов Х-серии были самолёты с турбореактивными двигателями, используемые в роли летающих лабораторий. Таким летательным аппаратом являлся Douglas X-3 Stiletto. Моноплан с прямым тонким трапециевидным крылом небольшого удлинения имел весьма совершенную с точки зрения аэродинамики форму, направленную на достижение максимальной скорости полёта. В связи с большими нагрузками крыло изготавливалось из титана и имело сплошное сечение.
Google Brain Team создала универсальную нейросетевую модель обучения машин
Последние успехи глубинного обучения и нейросетей распространились на широкий спектр приложений и продолжают распространяться дальше: от машинного зрения до распознавания речи и на многие другие задачи. Свёрточные нейросети лучше всех проявляют себя в задачах на зрение, а рекуррентные нейросети показали успех в задачах обработки естественного языка, в том числе в приложениях машинного перевода. Но в каждом случае для каждой конкретной задачи проектируется специфическая нейронная сеть. Такой подход ограничивает применение глубинного обучения, потому что проектирование нужно выполнять снова и снова для каждой новой задачи.
