Отечественное ракетное двигателестроение является одним из стратегических направлений российской экономики, которое также затрагивает сферу политики и международного сотрудничества. Инженерно-консалтинговая компания «Солвер» с 2010 года участвует в проектах технического перевооружения предприятий-производителей ракетных двигателей. Компания выполнила ряд проектов для ПАО «Протон-ПМ» (г. Пермь), производящего двигатели РД-275М для ракеты-носителя тяжелого класса «Протон-М», и АО «Конструкторское бюро химавтоматики» (г. Воронеж) – разработчика и изготовителя двигателей для верхних ступеней ракет «Союз» и «Ангара». Эти предприятия входят в интегрированную структуру АО НПО «Энергомаш имени академика В. П. Глушко» (г. Химки).
Архив за день: 13.11.2018
Учеными создан метаматериал для передачи акустических волн из глубины воды в воздух
Если вы попробуете нырнуть под воду и докричаться оттуда до кого-нибудь, стоящего на самом краю бассейна, то такая затея вряд ли закончится удачно. Это произойдет из-за того, что всего 0.1 процента от звуков, распространяющихся в водной среде, могут быть переданы в воздух. И помочь в этом деле сможет специализированное устройство на основе нового метаматериала, разработанного совместными усилиями ученых из Японии и Южной Кореи. Эффект подавления звука при переходе границы между водой и воздухом является следствием весьма распространенного физического явления. Известно, к примеру, что количество света, отраженного на границе двух материалов, зависит от разницы в коэффициентах преломления этих материалов.
Нейросеть Google научилась определять биометрические показатели человека по глазному дну
Учёные из компании Google и её дочернего предприятия Verily, которое специализируется на разработке медицинских технологий, разработали новый способ определения факторов риска для развития сердечно-сосудистых заболеваний, таких как ишемическая болезнь сердца и инсульт. Обученная нейросеть довольно точно вычисляет эти факторы по изображению глазного дна. На фотографии в левом верхнем углу показан цветной образец скана глазного дна из базы UK Biobank. На остальных изображениях представлено то же изображение, но в чёрно-белом варианте. На каждое из них зелёным цветом нанесена теплокарта, соответствующая каждому из усвоенных признаков: возраст, пол, курение (да/нет), среднее содержание сахара в крови HbA1c, индекс массы тела BMI, артериальное систолическое давление SBP, артериальное диастолическое давление DBP. Указаны реальные данные из базы по каждому параметру и предсказанные нейросетью.
