Page 6 - ஜான்ஸ் ஹாப்கின்ஸ் பல்கலைக்கழகம் பயன்படுத்தப்பட்டது இயற்பியல் News Today : Breaking News, Live Updates & Top Stories | Vimarsana

Stay updated with breaking news from ஜான்ஸ் ஹாப்கின்ஸ் பல்கலைக்கழகம் பயன்படுத்தப்பட்டது இயற்பியல். Get real-time updates on events, politics, business, and more. Visit us for reliable news and exclusive interviews.

Top News In ஜான்ஸ் ஹாப்கின்ஸ் பல்கலைக்கழகம் பயன்படுத்தப்பட்டது இயற்பியல் Today - Breaking & Trending Today

New Horizons passes milestone distance 50 AU | Space


April 20, 2021
On April 17, 2021, the New Horizons spacecraft passed 50 astronomical units – 50 times Earth’s distance from the sun – while speeding toward interstellar space. It also captured an image of another earthly spacecraft, even farther out.
View larger. | This diagram illustrates the 5 missions that have gone farther than 50 astronomical units (AU) from the sun. An AU is about the distance between the Earth and sun. New Horizons reached this milestone on April 17, 2021, after exploring Pluto and another distant object, called Arrokoth. Image via NASA/ Johns Hopkins APL/ Southwest Research Institute.
Only four spacecraft have journeyed as far into space as 50 astronomical units (AU), or 50 times Earth’s distance from the sun. On April 17, 2021, New Horizons became the 5th human-made object to reach this rare space milestone. The spacecraft broke the 50 AU mark on its trek out of the solar system, nearly six years after its successful sweep past Pluto i ....

United States , Alan Stern , Johns Hopkins , Research Institute , Research Institute In Boulder , Southwest Research , New Horizons , Christmas Day , Kuiper Belt , Southwest Research Institute , Johns Hopkins University Applied Physics , ஒன்றுபட்டது மாநிலங்களில் , ஆலன் கடுமையான , ஜான்ஸ் ஹாப்கின்ஸ் , ஆராய்ச்சி நிறுவனம் , ஆராய்ச்சி நிறுவனம் இல் கற்பாறை , தென்மேற்கு ஆராய்ச்சி , புதியது எல்லைகள் , கிறிஸ்துமஸ் நாள் , கூபர் பெல்ட் , தென்மேற்கு ஆராய்ச்சி நிறுவனம் , ஜான்ஸ் ஹாப்கின்ஸ் பல்கலைக்கழகம் பயன்படுத்தப்பட்டது இயற்பியல் ,

The Algorithm Helping Soft Robots Understand Their Surroundings


Thought LeadersAndrew Spielberg and Alexander AminiRobotics Researchers
Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)Massachusetts Institute of Technology
Soft robot development could benefit from an algorithm that optimizes sensor placement allowing such machines to better ‘understand’ their environments. Ph.D. students in the MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), Alexander Amini and Andrew Spielberg, have developed an algorithm to assist engineers with sensor placement to optimize soft robotics designs. 
Can you give our readers a summary of your recent research?
Our research focuses on soft robots, a new
breed of robots of growing interest in the robotics community. Rigid robots have a rigid skeleton with discrete joints. By contrast, soft robots are flexible throughout their body, and typically do not have a joint structure. While rigid robots can be modeled quite compactly - you simply need to know ....

Leadersandrew Spielberg , Andrew Spielberg , Joan Nugent , Wojciech Matusik , Daniela Rus , Joan Nugentapr , Alexander Amini , Artificial Intelligence Laboratory , Disney Research , Massachusetts Institute Of Technology , Cornell University , Johns Hopkins University Applied Physics Lab , Alexander Aminirobotics , Massachusetts Institute , Particle Sparsifying Feature Extractor , Sensor Placement , In The Loop Optimization , Johns Hopkins University Applied Physics , Soft Robots , ஆண்ட்ரூ ஸ்பீல்பெர்க் , ஜோன் நூஜெஂட் , டேனீலா ரஸ் , அலெக்சாண்டர் அமினி , செயற்கை உளவுத்துறை ஆய்வகம் , டிஸ்னி ஆராய்ச்சி , மாசசூசெட்ஸ் நிறுவனம் ஆஃப் தொழில்நுட்பம் ,

AI identifies pain levels from patient data


AI identifies pain levels from patient data
A research team led by Northwestern University faculty and alumni has found it’s possible to understand a patient’s pain level by examining data from vital signs.
In a new study, the team developed and applied artificial intelligence (AI), or machine-learning, algorithms to physiological data including respiratory rate, blood pressure, heart rate, body temperature and oxygen levels from patients with chronic pain from sickle cell disease. Not only did the researchers’ approach outperform baseline models to estimate subjective pain levels, it also detected changes in pain and atypical pain fluctuations.
The study was published March 11 in the journal PLOS Computational Biology. This is the first paper to demonstrate that machine learning can be used to find clues to pain hidden within data from patients’ vital signs. ....

Fan Yang , Tanvi Banerjee , Daniel Abrams , Nirmish Shah , Mark Panaggio , Mccormick School Of Engineering , Wright State University , Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory , Duke Medical Center , National Institutes Of Health , Duke University , Northwestern University , Mccormick School , Johns Hopkins University Applied Physics , National Institutes , விசிறி யாங் , தன்வி பானர்ஜி , ம்க்கார்‌மிக் பள்ளி ஆஃப் பொறியியல் , ரைட் நிலை பல்கலைக்கழகம் , ஜான்ஸ் ஹாப்கின்ஸ் பல்கலைக்கழகம் பயன்படுத்தப்பட்டது இயற்பியல் ஆய்வகம் , டியூக் மருத்துவ மையம் , தேசிய நிறுவனங்கள் ஆஃப் ஆரோக்கியம் , டியூக் பல்கலைக்கழகம் , வடமேற்கு பல்கலைக்கழகம் , ம்க்கார்‌மிக் பள்ளி , ஜான்ஸ் ஹாப்கின்ஸ் பல்கலைக்கழகம் பயன்படுத்தப்பட்டது இயற்பியல் ,