TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #549 · 9.09

Скорость полёта FPV-дрона зависит от многих параметров, но управляется наклоном курсовой камеры. В самом деле — для создания горизонтальной тяги дрон летит "носом вниз", поэтому камеру, наоборот, задирают вверх относительно плоскости корпуса. У Nazgul из коробки угол камеры довольно большой, на что я сначала не посмотрел. В общем, видео ниже без ускорения. Совсем. Учитывая, что это мой первый FPV-полёт на настоящем дроне без автоматики, можете представить, как было страшно. И по ощущениям страшно, и за дрон тоже (падение в болото это с высокой вероятностью потеря дрона). Страшно, но кайфово. Контроль достаточно тонкий, а обзор достаточно погружающий, чтобы пилот ощущал именно себя несущимся куда-то на дикой скорости. И на подобных открытых пространствах это особенно сильно проявляется. Я после этого чуть-чуть полетал вблизи городской местности и над постройками — совсем не то. Совершенно новые впечатления. Более крутые, чем от DJI, который относительно медленный в рамках FPV и более тяжёлый, из-за чего у него выше инерция. Но приземляться пока не умею, сложно. Как раз из-за угла камеры землю под собой ты не видишь при движении на небольшой скорости, так что надежда только на его прочность и способность выдерживать падения с небольшой высоты, которые у меня вместо посадки пока что. Нужно больше учиться. Но угол камеры я чуть уменьшил. Наберусь опыта, тогда верну :) https://www.youtube.com/watch?v=OAasFai9b3U #drone#hobby#gadgets

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #googlecloudai

当前筛选 #googlecloudai清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64744 · 09.04.2026 г., 17:34

🚀 AI TRENDS | Google Cloud AI's PaperOrchestra Enhances Manuscript Quality Google Cloud AI researchers have introduced PaperOrchestra, a system designed to improve the quality of literature reviews and manuscript formatting. According to NS3.AI, human evaluations revealed that PaperOrchestra achieved a 50%-68% win-rate margin in literature review quality compared to autonomous baselines. The system employs five specialized agents to manage tasks such as organizing raw materials, generating figures, reviewing literature, and formatting manuscripts. To evaluate the effectiveness of PaperOrchestra, researchers developed PaperWritingBench, a framework built from 200 top-tier AI conference papers. This framework demonstrated a 14%-38% improvement in overall manuscript quality, showcasing the potential of PaperOrchestra in enhancing academic writing processes. #AI#GoogleCloudAI#PaperOrchestra#ManuscriptQuality#LiteratureReview#AcademicWriting#AIAgents#ResearchTools#PaperWritingBench