Компания iFixit совместно с Motorola выпустит первый официальный набор для самостоятельного ремонта телефонов. В каждом наборе будут доступны необходимые для замены детали, инструменты для ремонта и подробная инструкция, сообщается в блоге компании iFixit.
Линейки современных смартфонов постоянно обновляются и, чтобы убедить пользователей все время покупать новые телефоны, технологические компании усложняют процесс починки гаджетов. К примеру, техника Apple с трудом разбирается, а детали заменить практически невозможно: компания вклеивает аккумуляторы (не отличающиеся долгим сроком службы) внутрь смартфонов.
Продажей деталей для ремонта техники занимается, к примеру, калифорнийская компания iFixit: они также публикуют бесплатные руководства по ремонту устройств. Теперь компания решила объединиться с Motorola и выпускать индивидуальные наборы для ремонта смартфонов компании. В каждом наборе будет сертифицированная необходимая для починки деталь (например, аккумулятор или стекло для дисплея), а также подробная инструкция и набор инструментов: присоска, электроизоляционный пинцет, магнитная отвертка, пластиковая монтажная лопатка и прибор для безопасного вскрытия корпуса. Судя по сайту iFixit, каждый набор обойдется примерно в 40 долларов.
С помощью самостоятельной починки телефонов пользователи смогут не только продлить жизнь своим гаджетам, но и сократить выброс электронных отходов. Будет ли компания выпускать подобные наборы для смартфонов других фирм пока что неизвестно.
Помимо усложнения починки компании также ищут и другие способы ограничить продолжительность жизни своих гаджетов. Например, в прошлом декабре компания Apple признала, что намеренно замедляет производительность своих смартфонов со временем.
Елизавета Ивтушок
Средняя частота ошибок составила 29 процентов
Французские исследователи разработали неинвазивный интерфейс для декодирования набираемого на клавиатуре текста по активности головного мозга. Для сбора данных используются магнитоэнцефалография и электроэнцефалография. За преобразование сигналов головного мозга в последовательности символов отвечает созданная исследователями нейросетевая модель Brain2Qwerty. Лучшие результаты получились при использовании магнитоэнцефалографии. Средняя частота ошибок в символах при использовании этого метода оказалась на уровне 29 процентов, против 65 процентов у ЭЭГ. Статья с результатами опубликована в журнале Nature Neuroscience.