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Roman Krause desarrolló un osciloscopio digital con una matriz de 100 LED (cuadrado de 10 filas x 10 columnas). El voltaje de entrada a través de dos divisores 1:10 WL1 o directamente (en este último caso, la sensibilidad es máxima - 20 mV / división) a través de R6 se alimenta a un amplificador con Ku = 10 (US1A).

(haga clic para agrandar)

Además, la señal se bifurca a US3, un IC especializado de un indicador de nivel LED lineal y a un amplificador-comparador (Ku=1000) US2A. US3 está activo en el modo de "punto en ejecución", es decir, el nivel de voltaje se muestra como un punto lineal en una de las "columnas" de la matriz LED. El multivibrador US4 y el contador US5 "barren" las columnas de la matriz horizontalmente, y US2B a través del diodo D5 restablece el contador US5 de acuerdo con la caída de voltaje en la salida de US2A, es decir esencialmente realiza una sincronización de "barrido".

La sensibilidad del dispositivo se calibra con un trimmer P4, la estabilidad de sincronización se ajusta con una resistencia R2, la frecuencia de barrido se ajusta suavemente con una resistencia R3 o un interruptor grueso WL2 (10 Hz-10 kHz / 100 Hz-100 kHz) . WL3 alterna el modo de temporización de barrido: en espera/continuo.

Autor: romano Krause; Publicación: N. Bolshakov, rf.atnn.ru

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Los expertos dicen que utilizando tecnología de análisis de sonido, pueden descifrar seis estados emocionales diferentes en los pollos, incluidos el hambre, el miedo, la ira, la satisfacción, la excitación y el estrés. Los resultados de este estudio se publicaron en la revista Research Square y proporcionan detalles de los hallazgos científicos del equipo.

"Este es un gran logro para la ciencia", afirma el profesor Adrian Cheok. "Y esto es sólo el comienzo. Esperamos adaptar estas técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático a otras especies animales, creando la base para una comprensión e interacción más profundas con el reino animal. Conocer las emociones de los animales nos ayudará a crear entornos más solidarios. para ellos."

El profesor Cheok y su equipo colaboraron con un grupo de ocho psicólogos animales y veterinarios que compartieron su experiencia y conocimientos sobre la expresión emocional en pollos. Juntos analizaron grabaciones sonoras de 80 aves, cubriendo más de 200 horas de material de audio. Los científicos entrenaron la inteligencia artificial proporcionándole 100 horas de grabaciones de clasificaciones de emociones para su entrenamiento. Luego, utilizando las 100 horas restantes de grabaciones de audio, la inteligencia artificial logró un 80% de precisión al determinar los estados emocionales de los pollos basándose en experiencias previas.

El siguiente paso para el profesor Cheok y su equipo será desarrollar una aplicación gratuita que permitirá a los granjeros utilizar esta tecnología innovadora para analizar las emociones y la salud de sus bandadas de aves.

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