 |
Инновация от компании Oregon Scientific: погодная станция с дневной проекцией времени
Компания Oregon Scientific, лидер в области производства погодных станций и устройств мониторинга окружающей среды, представила на российском рынке инновационное устройство – многофункциональную погодную станцию BAR339DP с дневной проекцией времени, технологией, разработанной и запатентованной Oregon Scientific.
Устройство BAR339DP представляет собой сочетание инновационных решений Oregon Scientific, предложенных компанией в разное время, таких как первая в мире цифровая погодная станция (1986), первое применение в погодной станции OLED дисплея (2006) и первые проекционные часы с дневной проекцией (2006).
Раньше погодные станции с проекционными часами позволяли проецировать информацию на поверхности только в темное время суток, теперь же с помощью устройства BAR339DP отображение погоды и времени можно видеть круглосуточно. Новая погодная станция совмещает в себе ряд устройств, существовавших до этого по отдельности, и суммирует результаты многолетних разработок компании Oregon Scientific, предоставляя пользователям возможность получить максимальную выгоду от использования современных технологий в наиболее комфортном варианте.
В новой модели имеется OLED дисплей, на котором удобно представлена вся информация. Прогноз погоды при этом высвечивается в виде анимированных пиктограмм. С помощью BAR339DP можно не только измерять температуру в помещении и на улице, но и всегда быть в курсе уровня атмосферного давления и прогноза погоды на ближайшие сутки. Новая модель включает в себя также функции автоматического календаря с указанием даты и дня недели и будильника с возрастающей громкостью сигнала и функцией "дремать".
Несмотря на многофункциональность, новое устройство эргономично и просто в использовании. Дизайн станции выдержан в характерном для Oregon Scientific современном стиле – черный глянец выгодно смотрится в любом, как в деловом, так и в домашнем, интерьере.
Контактное лицо: Иван Павлов
Компания: Oregon Scientific
Добавлен: 16:14, 04.12.2008
Количество просмотров: 839
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия610 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия601 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия680 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |