Tốc độ quét thường là tiêu chí lựa chọn đầu tiên khi mua máy quét laser 3D. Nguyên nhân là do nó đóng vai trò cực kỳ thiết yếu đối với các thao tác tiêu tốn nhiều thời gian, chẳng hạn như kiểm tra chất lượng (QC) trên các loạt chi tiết sản xuất hàng loạt. Điều này đặc biệt đúng khi các chi tiết có diện tích bề mặt cần quét lớn, đòi hỏi người dùng phải thực hiện nhiều đường quét. Vì vậy, trong nhiều trường hợp, thời gian làm việc và năng suất tỷ lệ thuận trực tiếp với tốc độ quét.
Vậy máy quét 3D thực chất làm cái gì? Đừng hiểu nó như cái máy chụp ảnh. Hãy coi nó là một chiếc 'Camera ăn cắp không gian'! Thay vì chọc đầu dò đo từng điểm một, máy quét sẽ quăng ra hàng lưới tia sáng chớp nhoáng lên bề mặt phôi. Chỗ nào lồi, lõm, rãnh hẹp hay cong tự do... đều bị nó bắt trọn tọa độ X-Y-Z ngay lập tức. Kết quả là chỉ trong vài phút, cục phôi ngoài đời thực bị 'bê' nguyên xi vào trong máy tính thành một mô hình 3D chuẩn xác đến từng Micromet.
Trong thế giới sản xuất hiện đại, sự đánh đổi giữa tốc độ và độ chính xác là "kẻ thù" của lợi nhuận. Thấu hiểu điều đó, V-Proud phối hợp cùng Renishaw mang đến giải pháp nâng cấp toàn diện cho hệ thống đo lường của bạn.
Giới khoa học đã phát triển cách thức xác định nhanh chóng và chính xác các "thông tin cá nhân" của những con muỗi, hỗ trợ việc giám sát bệnh tật do muỗi gây ra.
Theo trang tin khoa học Eureka Alert, nhóm nghiên cứu tại Đại học Rhode Island (Mỹ) đã áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân loại muỗi về giới tính, chủng, loài và dòng giống.
Thành công này có ý nghĩa quan trọng trong phòng chống các bệnh nguy hiểm do muỗi truyền như sốt rét, sốt xuất huyết, Chikungunya.
Trí tuệ nhân tạo có thể xác định nhanh chóng các loại muỗi mà cả chuyên gia vẫn chưa phân biệt được.
Bệnh sốt rét hiện vẫn đang là cuộc khủng hoảng sức khỏe tại nhiều lục địa, với số ca nhiễm và số người có nguy cơ mắc cao nhất ở vùng cận Sahara của châu Phi. Tuy nhiên, xác định những con muỗi truyền sốt rét rất khó vì có một sốt chủng loài mà ngay cả những chuyên gia cũng gần như không thể phân biệt được.
Trong nghiên cứu mới, nhóm khoa học đã ứng dụng một thuật toán trí tuệ nhân tạo gọi là "mạng thần kinh tích chập" (Convoluted Neural Network - CNN) để phân tích 1.709 bức ảnh 2D của những con muỗi trưởng thành. Số muỗi này được thu thập từ 16 đàn của 5 vùng địa lý, bao gồm 1 loài vẫn chưa phân biệt được.
Sử dụng một thư viện các loài muỗi đã xác định, nhóm nghiên cứu dạy cho CNN cách phân biệt chủng muỗi Anopheles với những chủng muỗi khác, xác định loài và giới tính trong cùng một chủng Anopheles và xác định 2 dòng trong cùng một loài. Hệ thống AI đã dự đoán chính xác gần 100% về loài và hơn 98% về giới tính.
Kết quả nghiên cứu này được đăng trên tạp chí khoa học PLOS Neglected Tropical Diseases.
Theo báo cáo của Tổ chức Y tế thế giới (WHO) vào tháng 8-2020, số ca mắc sốt xuất huyết trong 30 năm qua cao gấp 5 lần so với 30 năm trước đó và đã lan rộng ra 128 quốc gia, với hơn 3 tỉ người sống trong vùng có nguy cơ nhiễm bệnh.
Mỗi năm ước tính có khoảng 390 triệu trường hợp mắc sốt xuất huyết, tỉ lệ tử vong trung bình khoảng 2,5-5%. Những biến đổi về khí hậu, xây dựng, môi trường sống, di biến động dân cư... khiến cho nguồn truyền bệnh ngày càng đa dạng và khó kiểm soát.
Nguồn: khoahoc.tv
(84) 896 555 247
Tiếng Việt
English