Блогер показал, как будут выглядеть люди в будущем
Для этого он одновременно надел Vision Pro и наушники с фильтром воздуха от Dyson.
Какая же поебень..
Для этого он одновременно надел Vision Pro и наушники с фильтром воздуха от Dyson.
Какая же поебень..
Иногда хожу к банкомату, перекинуть средства с карты одного банка на другой, что бы не забыть как выглядят бумажные деньги.
©
Умная электронная очередь сама строит маршруты для пациентов, чтобы они как можно быстрее проходили нужных специалистов. В итоге медцентр принимает больше клиентов и увеличивает прибыль, а пациенты не стоят в очередях. Рассказываю, как работает эта система.
К нам обратилась сеть медцентров, которая оказывает услуги по проведению профосмотров и медкомиссий работникам организаций. Компании ежегодно отправляют сотрудников на медосмотры, уклониться от этой обязанности нельзя. Часто работники приходят в клинику большими группами, в несколько десятков человек. Такая специфика работы подразумевает сразу несколько проблем:
В один день приходит много человек, которым нужно попасть в одни и те же кабинеты. Пациентам нужно пройти осмотры врачей, сдать анализы, сделать ЭКГ и другие функциональные исследования, а потом получить заключение по результатам медосмотра.
Пройти весь маршрут нужно как можно быстрее, желательно за день. Пока сотрудники находятся в медцентре, работодатель теряет деньги.
К одним врачам копятся очереди, другие простаивают. Приемы у разных специалистов различаются по длительности. Например, в одном кабинете пациент проводит в среднем 5 минут, в другом 15, в третьем 10.
В итоге пациенты проводят в очередях примерно столько же времени, сколько и на приемах, а иногда и больше — при этом злятся, нервничают и устают. Медцентр в это же время испытывает нагрузку и не принимает других пациентов.
Раньше человек приходил в регистратуру, получал обходной лист со списком кабинетов, которые нужно посетить. Такой же перечень получали его коллеги. Они все ходили по этому маршруту, ожидали приема врачей и спрашивали: «Кто последний?». Иногда возникали конфликты, когда кто-то хотел попасть в кабинет вне очереди.
Обычно медцентры ставят на стойку регистратуры электронную очередь, которая показывает номера талонов и к какому окну необходимо подойти. Мы разработали систему, которая строит индивидуальный маршрут для каждого посетителя по кабинетам. Причем это происходит динамически и на протяжении всего времени, пока пациент находится в учреждении. Перед тем как указать следующий кабинет обходного листа, алгоритмы анализируют множество факторов:
Среднюю продолжительность приема в каждом кабинете, чтобы избежать очередей.
Сколько человек ждет приема в те кабинеты, куда нужно попасть конкретному посетителю.
Кабинеты, в которых пациент уже побывал, чтобы система не отправила его дважды к одному и тому же доктору.
Перерывы в работе кабинетов — от отдыха врачей до кварцевания и уборки.
Последовательность, в которой нужно пройти обследования и осмотры — например, к терапевту нужно идти уже с готовой кардиограммой. Значит, его кабинет должен идти после кабинета, где делают ЭКГ. Или пациенту нужно пройти вакцинацию, поэтому сначала он должен попасть к терапевту, и только потом в процедурный кабинет.
На основе этих данных система определяет, куда нужно направить пациента, чтобы он потратил как можно меньше времени в медцентре. При этом посетителю не надо запоминать, за кем он занимал очередь, и считать, сколько перед ним человек. Все это уже сделал и учел алгоритм, достаточно просто ждать вызова в нужный кабинет.
Первый пункт маршрута посетители узнают в регистратуре, а следующие — в кабинетах специалистов. Можно сразу сказать, что мужчина с рюкзаком и пациент в бело-красной куртке отправятся в разные кабинеты
Чтобы разработать с нуля и внедрить программное обеспечение, нам понадобилось девять месяцев. За это время мы прошли четыре этапа работы:
Собрали данные о проблемах у заказчика и систематизировали их.
Сформулировали гипотезы, каким образом должны строиться маршруты по медцентру.
Проанализировали и проверили гипотезы для будущей системы.
Разработали ПО на основе сценариев, которые прошли проверку во время третьего этапа.
Заказчику важно было сократить время, которое посетители проводят в центре. Ведь его можно использовать, чтобы принять других пациентов. Условно, до внедрения системы медосмотр успевали пройти 20 человек, а с ней — 40. В итоге мы существенно увеличили проходимость медцентра, что позволило вернуть недополученную прибыль.
Параллельно возникла идея, что система поможет собрать статистику по каждому специалисту: сколько времени уходит на приемы, перерывы, скольких пациентов успевает принять. На основе этих данных руководитель медцентра будет считать KPI для каждого сотрудника. Еще с помощью информации о времени приемов можно контролировать эффективность врачей-специалистов. Как только они отмечают, что закончили прием одного пациента, система приглашает следующего. При этом, если врачу нужен перерыв, он может отметить это в программе. А если кто-то захочет схитрить и не поставит отметки, что прием закончился, это отразится на KPI.
Одним из самых сложных для нас оказался третий этап — работа с гипотезами. Мы моделировали все возможные сценарии и шаг за шагом тестировали возможные маршруты пациентов. Вносили новые переменные и снова тестировали. Например, считали, как изменятся маршруты, если врач уйдет на обед. Рассчитывали так, чтобы за 20 минут до часа икс запись в кабинет закрылась, а возобновилась только после того, как доктор вернется.
Были идеи, которые сначала показались перспективными, но в итоге мы их сильно изменили или вообще отказались от них. Среди них — фиксированные маршруты. Изначально мы хотели, чтобы пациент на ресепшене сразу получал индивидуальный маршрут со всеми точками. В реальности оказалось, что это невозможно, ведь обстановка меняется каждую минуту: кто-то опоздал на прием, и доктор вызвал другого пациента. Где-то прием длится дольше запланированного, и под дверью копится очередь, а у другого специалиста, наоборот, образовалось свободное время. Готовая система реагирует на эти факторы и перестраивает маршруты.
Всю актуальную информацию пациент видит на планшете около нужного кабинета: порядок действий, примерное ожидание в очереди и номер посетителя на приеме
Придумали защиту системы от тех, кто встал в очередь и куда-то ушел. Если человек пропустил вызов в кабинет — например, не услышал звукового оповещения, — то он автоматически становится следующим в очереди. Если пациент пропустил и эту возможность, ему придется заново подойти к планшету и считать QR-код, чтобы встать в очередь.
Корпусы для планшетов тоже разрабатывали сами — не только ПО, но и внешнюю часть оборудования. Нужно было разместить планшет, сканер QR-кода и провода питания в едином корпусе. При этом было важно, чтобы устройство долго служило и выглядело аккуратно в интерьере медцентра.
Сначала мы спроектировали модели корпуса и распечатали на 3D-принтере для тестов. Самый удобный и эстетичный вариант заказали на производстве. Материалы подобрали максимально долговечные — металл и антивандальное стекло.
Мы разработали корпус с нуля — от материалов до дизайна и сборки. Продумали все крепления и разъемы так, чтобы устройство было прочным и при этом эстетичным
В итоге получилась система из практичных устройств. В алгоритме можно корректировать логику: менять количество кабинетов и врачей, сокращать или увеличивать время приема. Система подстроится под изменяющиеся условия и новые вводные. А сами планшеты прослужат долго за счет прочных материалов.
Работает система на базе аппаратного комплекса из терминала, планшетов и телевизоров. Они выполняют следующие функции:
👉 Терминал. Через него посетитель получает талончик, чтобы встать в очередь в регистратуру. Именно там человек получает первую точку своего маршрута.
👉 Телевизор. В каждом холле установлено несколько больших телевизоров. На экранах отображается порядок очереди к стойке регистратуры. На больших экранах можно показывать рекламу или включать имиджевые ролики.
👉 Планшеты. Они расположены около каждого кабинета. Через них доктор приглашает на прием, а пациенты видят на экране занятость кабинета, среднее время ожидания в очереди и расписание перерывов.
Планшеты висят около каждого кабинета. Чтобы встать в очередь или покинуть ее, нужно отсканировать QR-код
Со стороны это похоже на обычную электронную очередь в банке или на почте. Но наши алгоритмы сложнее. Они анализируют массу данных перед тем, как отправить пациента в какой-то кабинет. Благодаря системе для пациентов после прохождения стойки регистратуры начинается магия. Иначе назвать профосмотр с минимумом очередей нельзя.
В итоге путь пациента выглядит так:
Регистратура. Посетитель получает талон с QR-кодом вместо обходного листа и номер первого кабинета в маршруте.
Холл. Пациенту нужно уведомить систему, что он дошел до кабинета и встал в очередь — отсканировать QR-код через планшет около двери.
Кабинет специалиста. После осмотра доктор называет следующую точку маршрута, которую определила система.
Посетитель проходит по кабинетам до тех пор, пока не пройдёт всех специалистов.
Благодаря умной электронной очереди время пребывания пациента в медцентре сократилось почти в два раза — в среднем с 80 минут до 45 минут. Пациенты проводят меньше времени в очереди, а врачу не нужно выходить в коридор и звать следующего пациента на прием.
Алгоритмы умной очереди можно использовать не только в медцентрах, которые занимаются профосмотрами. Возможности этой системы адаптируются и под учреждения, которые занимаются лечебной диагностикой: например, обычные клиники, куда пациенты приходят, чтобы пройти обследование перед госпитализацией или операцией. Отсутствие очередей — сильное УТП для пациентов. Они хотят получить услуги быстро и качественно, а клиника — распределить нагрузку на специалистов так, чтобы они успевали принять за день еще больше пациентов.
Про рабочие проекты в различных отраслях бизнеса, которые мы реализуем с помощью цифровых решений, я рассказываю у себя в телеграм-канале.
Платформа цифровой трансформации промышленностиKAMAZ Digital завершила пилотный проект по внедрению системы компьютерного зрения для контроля качества нанесения лакокрасочных покрытий кузовных деталей на производстве автомобилей КАМАЗ. В 2024 система компьютерного зрения будет масштабирована на линии окраски №2 Прессово-рамного завода ПАО «КАМАЗ».
Государство уделяет приоритетное внимание созданию благоприятных условий для разработки и внедрения отечественных цифровых решений. Активно развиваются цифровые сервисы, необходимые для повышения качества жизни россиян и деловой активности, и ПАО «КАМАЗ» успешно реализует проекты в данном направлении.
В пилотном проекте обучение компьютерной модели проводилось на ограниченном количестве деталей, в результате функционал подсчёта количества деталей работает на уровне 90-95%, а определение качества грунтовки изделия доходит до 87-94%. Цель проекта – это снижение дефектов грунтования деталей, путём снижения влияния человеческого фактора в детекции дефектов грунта.
Главной задачей пилотного проекта была минимизация ошибок при оценке качества грунтовки деталей перед покраской и снижение непредвиденных расходов. Из-за высокого влияния человеческого фактора компания несла дополнительные расходы, связанные с устранением дефектов.
После проведенного анализа проблемы возникновения дефекта лакокрасочного покрытия стало понятно, что обычных методов периодического контроля недостаточно. Тогда появилось решение, которое позволяет перед окрасочной операцией контролировать дефекты грунтовки. Разработанная система компьютерного зрения определяет тип деталей, их количество и наличие дефектов. Сохраняя архив записи и информируя ответственных лиц, она позволяет своевременно реагировать на инциденты и не допускать передачу бракованных изделий далее по процессу или отгружать бракованную продукцию.
Решение состоит из программного обеспечения и аппаратной части. Программное обеспечение основано на алгоритмах компьютерного зрения, которые распознают образ изделия, идентифицирует их тип, производят подсчет изделий на оснастке, распознают качество грунта и др. Также программная часть также включает в себя простой web-интерфейс для сотрудников отдела технического контроля и систему хранения архивных данных (от журнала события до архива видеозаписей). Аппаратная часть состоит из элементов инфраструктуры (линии связи и коммуникационное оборудования) и исполнительных элементов (видеокамеры и серверное оборудование).
«Применение компьютерного зрения при контроле качества грунтовки деталей стало для нас принципиально новым решением. Мы долго искали решение по исключению или снижению “человеческого фактора” при контроле качества, однако эти решения, в основном, касались увеличения штата контролёров. Внедрение было проведено под ключ за 9 месяцев. Решение внедрено сейчас на одной из семи линий. На 2024 год планируется проведение работ по расширению функционала системы и расширение зоны охвата на другие производственные линии», - рассказал начальник ОТК департамента технического контроля прессово-рамного производства ПАО «КАМАЗ» Виталий Постников.
«Производственный процесс на «КАМАЗе» невероятно сложен, и часто применение какого-то стандартного решения невозможно в принципе. Поэтому на этом проекте команда КАМАЗ Digital работала в формате R&D. Решение выросло из гипотезы, что при помощи компьютерного зрения можно решить проблему с дефектами. Мы провели ряд экспериментов и тестов и убедились в том, что решение верное. Компьютерное зрение как технология может быть применено почти во всех сферах производства, но, конечно, требуется тщательное исследование и опыт работы с такими технологиями. Особо хочу отметить, что эту систему можно масштабировать и внедрить на любом производстве, а финансовая выгода от её применения очевидна», - сказал технический директор KAMAZ Digital Павел Беседин.
Источник: https://dzen.ru/b/Za4RGkvSXnqbDIUq
Искусственный интеллект (ИИ) – это технологическое достижение, которое активно внедряется в различные сферы нашей жизни. Возможности ИИ огромны, но вместе с тем существуют и опасения относительно его влияния на общество. Давайте рассмотрим некоторые аспекты за и против применения искусственного интеллекта.
За:
Автоматизация трудоемких задач: ИИ способен выполнять множество задач, освобождая людей от рутинной и трудоемкой работы. Это позволяет сосредотачиваться на более креативных и стратегических аспектах деятельности.
Улучшение медицинской диагностики: Системы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские данные с высокой точностью, что способствует более раннему выявлению заболеваний и повышению эффективности лечения.
Развитие науки и исследований: ИИ позволяет анализировать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что способствует ускоренному прогрессу в научных исследованиях.
Против:
Потеря рабочих мест: Автоматизация и использование ИИ могут привести к уменьшению спроса на некоторые виды труда, что вызывает опасения относительно массовой потери рабочих мест.
Проблемы конфиденциальности и безопасности: Сбор и анализ больших данных могут создавать угрозы для личной жизни и конфиденциальности. Также возникает риск злоупотребления технологиями ИИ для кибератак.
Отсутствие этических стандартов: Недостаток четких этических стандартов и регулирования может привести к негативным последствиям, таким как использование дискриминация и нарушение прав человека.
Искусственный интеллект предоставляет обществу уникальные возможности, но его использование также сопряжено с вызовами и рисками. Важно продолжать обсуждать эти вопросы, разрабатывать этические стандарты и обеспечивать сбалансированное внедрение технологий ИИ в наш повседневный опыт.
Это всего лишь малая часть обсуждения вокруг искусственного интеллекта. Я приглашаю вас поделиться своими мнениями и взглядами в комментариях. Как вы видите роль ИИ в нашем будущем? Считаете ли вы его положительным фактором или наоборот, исходя из рисков и вызовов, которые он представляет? Ваше мнение важно, интересно услышать различные точки зрения по этому увлекательному вопросу. Давайте вместе обсудим будущее, в котором искусственный интеллект будет играть важную роль.
Оправа MindLink Air оснащена 6 датчиками, которые анализируют состояние ваших глаз, когда вы устали, и посылают импульсы в мозг с помощью инфракрасных лучей.
Это повышает концентрацию и продуктивность. Цена - около 600 долларов.
Нашел в ТГ канал МаркетКейс
Одна вакансия, два кандидата. Сможете выбрать лучшего? И так пять раз.
На выставке CES 2024 представили устройство Rabbit R1 — идеального голосового помощника. С помощью собственного ИИ он управляет абсолютно любыми приложениями на смартфоне и ПК без поддержки со стороны разработчиков.
Можно голосом заказать такси, забронировать номер, переключить видео, открыть окно в браузере, запустить игру, не заботясь о совместимости с другими устройствами. Все уже предусмотрено разработчиками.
Такую работу обеспечивает нейросеть LAM (Large Action Model). Примечательно, что для полноценной работы не требуется устанавливать приложения.
Гаджет отличается минималистичным дизайном, его толщина не превышает пачку стикеров. Большая часть устройства отведена под 2,88-дюймовый сенсорный дисплей.
Смартфон оснастили процессором MediaTek с частотой 2,3 ГГц, 4 Гб оперативной памяти и накопителем на 128 Гб. Также есть слот под SIM-карту для доступа в интернет. Представители компании-производителя заявляют, что в автономном режиме гаджет будет работать «весь день».
СМИ сравнивают идею Rabbit R1 с Alexa или Google Assistant, а также отмечают, что такими и могут быть гаджеты в будущем.
Rabbit R1 уже доступен для предварительного заказа по цене $199, поставки смартфона начнутся в марте-апреле.
Источник: https://hightech.fm/2024/01/11/rabbit-r-ces
Видео, где рассказано и подробно показано, как работает Rabbit R1, идет на английском, но можно включить автоперевод.
https://youtu.be/22wlLy7hKP4?si=J2v-iXn4CZDlWXw9