\

innovator

Добавить идею


Календарь

«    Июнь 2018    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
 

 

Реклама

 

Платеж

 

Реклама

 

Авторизация

Стартап

ДатаДата: 4-06-2018, 07:00
 
Личные не имущественные и имущественные права на изобретение принадлежат автору, и охраняются согласно норм действующего законодательства. 
 Данное приложение сенсорного учёта, в некотором роде, похоже на серию мобильных приложений игрового сканирования. Вот почему и публикуется оно в составе данной темы.  И данная авторская серия идей игрового сканирования начинает пользоваться большим интересом у будущих пользователей, что и влечёт за собой её развитие.
 Так вот, все мы очень хорошо знаем или пользуемся приложением для подсчёта количества шагов, сделанных в течении отчётного периода. Статистика, которая выводится на экраны наших гаджетов, позволяет нам оценить наши усилия в течении отчётного периода и использовать эти данные в личных целях. Игровое сканирование направлено на игровую и развлекательную составляющую пользования данными приложениями. Приложение сенсорного учёта тоже показывает статистику в конце отчётного периода, только  в виде количества прикосновений к экрану своего гаджета. То есть, пользователь, который скачал данное приложение, имеет возможность оценить и увидеть свою активность в течении отчётного периода, сравнить её с другими отчётными периодами, получить рекомендации этого приложения о пользовании соответствующими приложениями Вашего гаджета, ссылаясь на полученные данные ранее использованных приложений.
  Можно, при платных версиях приложения сенсорного учёта, получить статистику пользования отдельно взятых приложений, которые есть Вашем гаджете в разрезе количества активных действий на экране гаджета. Также, учитывая то, что это игровое сканирование, есть возможность получить от функциональной системы этого стартапа видео зарисовку пользования экраном гаджета в анимационном стиле. Или художественные слайды прикосновений к своему экрану гаджета, по заранее выделенным часам пользования экраном гаджета, которыми можно обмениваться в социальных сетях. Цветовую гамму и стиль оформления этих графических и анимационных данных выбирается отдельно. 
  То есть, без преувеличения администрация платформы "ИНноватор" может сделать выводы, что такого рода мобильного развлечения не существует! Статистику пользования мобильным приложением сенсорного сканирования можно превратить в определённый игровой турнир, результатами которого можно делиться в круге своих друзей. Анимационные и художественные материалы от работы этого мобильного приложения вполне возможно использовать как отдельно взятое развлечение, которое также можно отнести к новому и инновационному направлению. 
  Данная авторская идея открыта как для инвестирования, так и для полного её выкупа.
  +380505238948

ДатаДата: 4-06-2018, 06:47

Researchers want to use this method to replace passwords, keys and tokens. All these things can lose or steal, but the steps of a person are individual. Therefore, with their analysis and modern technologies, it is possible to create doors and locks that open when a person approaches it.
British and Spanish scientists have taught the neural network to recognize a person by his gait. This technology is based on a method of in-depth study. As a result, it will be possible to determine the identity of a person with 100% accuracy for a number of individual characteristics.
A person's walk can eventually become an excellent identifier. This characteristic is divided into spatial and temporal: the first of them studies the length of the step, the turn of the leg and its position, and the second - the supporting and motor phases of the step. Also, artificial intelligence remembers individual characteristics, which makes it impossible for an attacker to forge it.
Scientists from the University of Manchester, led by Omar Custill-Reyes, collected for the database more than 20 thousand photos of tracks of 120 people. Volunteers were asked to wear any footwear that was convenient for them, which complicated the neural network task.
To learn AI all the images were downloaded, and the system analyzed them. As a result, based on their method, experts even learned to predict the behavior and mood of the dog by its gait.
The new system was tested on three datasets with different sizes. Recognition system checked in the conditions of the airport, home and workplace. As a result, the efficiency, depending on the dataset, was from 92.9 to 99.3%.
According to researchers, collecting such tracking devices is much easier than collecting a lot of fingerprints of workers, for example, large corporations. However, it remains unclear how neural networks work in abnormalities, such as fractures and sprains.
Source: VistaNews