Digitales Oszilloskop. Schema, Beschreibung

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Digitales Oszilloskop. Enzyklopädie der Funkelektronik und Elektrotechnik

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Lexikon der Funkelektronik und Elektrotechnik / Messtechnik

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Roman Krause entwickelte ein digitales Oszilloskop mit Ausgabe an eine Matrix von 100 (Quadrat aus 10 Zeilen x 10 Spalten) LEDs. Die Eingangsspannung über zwei Teiler 1:10 WL1 oder direkt (im letzteren Fall ist die Empfindlichkeit maximal - 20 mV / Teilung) über R6 wird einem Verstärker mit Ku = 10 (US1A) zugeführt.

(zum Vergrößern klicken)

Weiter verzweigt sich das Signal zu US3 – einem speziellen IC einer linearen LED-Pegelanzeige und zu einem Verstärker-Komparator (Ku=1000) US2A. US3 ist im „Running Dot“-Modus aktiv, d.h. Der Spannungspegel wird als linearer Punkt auf einer der „Spalten“ der LED-Matrix angezeigt. Der Multivibrator US4 und der Zähler US5 „sweepen“ die Spalten der Matrix horizontal, und US2B setzt den Zähler US5 über die Diode D5 entsprechend dem Spannungsabfall am Ausgang von US2A zurück, d.h. führt im Wesentlichen eine „Sweep“-Synchronisation durch.

Die Empfindlichkeit des Geräts wird mit einem Trimmer P4 kalibriert, die Synchronisationsstabilität wird mit einem Widerstand R2 eingestellt, die Wobbelfrequenz wird mit einem Widerstand R3 oder einem groben Schalter WL2 (10 Hz-10 kHz / 100 Hz-100 kHz) stufenlos eingestellt. . WL3 schaltet den Sweep-Timing-Modus um - Standby/kontinuierlich.

Autor: Roman Krause; Veröffentlichung: N. Bolschakow, rf.atnn.ru

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Wissenschaftlern der Universität Tokio ist dank des Einsatzes künstlicher Intelligenz ein Durchbruch beim Verständnis der emotionalen Zustände von Hühnern gelungen. Dieser wissenschaftliche Durchbruch, der die Emotionen von Vögeln mit einer Genauigkeit von 80 % genau erkennen kann, liefert Landwirten wertvolle Informationen über die Gesundheit ihrer Haustiere.

Experten sagen, dass sie mithilfe der Klanganalysetechnologie sechs verschiedene emotionale Zustände bei Hühnern entschlüsseln können, darunter Hunger, Angst, Wut, Zufriedenheit, Aufregung und Stress. Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der Zeitschrift Research Square veröffentlicht und liefern Einzelheiten zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen des Teams.

„Das ist eine große Errungenschaft für die Wissenschaft“, sagt Professor Adrian Cheok. „Und das ist erst der Anfang. Wir hoffen, diese Techniken der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens auf andere Tierarten übertragen zu können und so die Grundlage für ein tieferes Verständnis und eine tiefere Interaktion mit dem Tierreich zu schaffen. Das Wissen um die Emotionen von Tieren wird uns helfen, fürsorglichere Umgebungen zu schaffen.“ für Sie."

Professor Cheok und sein Team arbeiteten mit einer Gruppe von acht Tierpsychologen und Tierärzten zusammen, die ihre Erfahrungen und ihr Wissen über den emotionalen Ausdruck bei Hühnern teilten. Gemeinsam analysierten sie Tonaufnahmen von 80 Vögeln und umfassten mehr als 200 Stunden Audiomaterial. Wissenschaftler trainierten künstliche Intelligenz, indem sie ihr 100 Stunden an Aufzeichnungen von Emotionsklassifizierungen zum Training zur Verfügung stellten. Anschließend erreichte die künstliche Intelligenz anhand der verbleibenden 100 Stunden Audioaufzeichnungen eine Genauigkeit von 80 % bei der Bestimmung der emotionalen Zustände der Hühner auf der Grundlage früherer Erfahrungen.

Der nächste Schritt für Professor Cheok und sein Team wird die Entwicklung einer kostenlosen App sein, mit der Landwirte diese innovative Technologie nutzen können, um die Emotionen und die Gesundheit ihrer Geflügelherden zu analysieren.

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