Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Сделай Новый год ярче!». Вас ждет двойной бонус за закупку телевизоров Digma, Hyundai, Starwind. Период действия акции: 01.12 — 31.12.25 г. Условия акции: — Бонус до 5% начисляется за закупку любых телевизоров Digma, Hyundai, Starwind на ...
До конца 2025 года на всё оборудование BIXOLON со склада PROWAY действуют эксклюзивные цены! Рекомендуем обратить внимание на модели: • SLP-DX220DG – Компактный принтер прямой термопечати для курьеров и мобильной торговли. Разрешение печати: 203 dpi Скорость печати: 152 мм/с Интерфейс ...
Уважаемые партнеры! Компания Treolan приглашает партнеров к участию в акции на программные решения вендора МТС Линк. Достигайте целевых показателей продаж и выигрывайте технологичные призы от компании Treolan! Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan предлагает вам принять участие в программе по продукции OpenYard! Совершая покупку продукции OpenYard в Treolan, вы можете получить подарочные сертификаты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Получи бонус в размере 10% от закупки акционных товаров A4Tech (см. табл.1 на сайте). Чтобы получить бонус, необходимо выполнить условия программы, а также зарегистрироваться, указав свои данные: ФИО, наименование компании, код клиента. Бонусы будут начислены в течение месяца после ...
Сейчас ученые разрабатывают модели, позволяющие роботам учиться на своем опыте. Учитывайте это, потому что глубокое обучение приведет к значительным усовершенствованиям, пишет на портале InformationWeek вице-президент Canonical Group по устройствам и Интернету вещей Том Кеннинг. В конце марта ученые из Google, Принстонского и Колумбийского университетов и Массачусетского технологического института продемонстрировали робота TossingBot, который может учиться хватать и бросать случайные предметы вроде бананов или шариков для пинг-понга в коробки, находящиеся за пределами запрограммированной дальности, и повышать производительность посредством самообучения. «Данный робот, как и многие другие, призван справляться с динамикой неструктурированного мира, — отметил студент-исследователь Google Энди Цзэн. — Но могут ли роботы не просто справляться с динамикой, а учиться использовать ее с выгодой для себя, развивая „интуитивное понимание“ физического мира, которое позволит им более эффективно решать поставленные задачи?». Благодаря глубокому обучению, продолжил он, «наши роботы могут обучаться на опыте вместо того, чтобы полагаться на проектирование действий вручную для каждого конкретного случая». Анонс TossingBot представляет интерес, потому что иллюстрирует, в какой мере глубокое обучение способно совершенствовать действия робота в реальном мире, далеко выходящие за пределы игры. Становясь все более сложной, робототехника готовится преобразовать различные отрасли, включая ... читать далее.
