Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Шестизначный бонус – реален!». Закупайте ноутбуки, неттопы и моноблоки Digma и Digma Pro в период действия акции и получите бонус 9 000 руб. за каждые 300 000 руб. отгрузок. Период действия акции: 01 февраля – 31 ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Секретный ингредиент – бонус!». Закупая в Merlion посуду для кухни премиального бренда Rondell, вы гарантированно получите бонус до 10%. Выплата бонусов осуществляется в виде перевода денежных средств на баланс ...
С 12 января по 31 марта покупайте мониторы PHILIPS-AOC и получите возможность отправиться в увлекательное путешествие! Ваучеры на путешествие получат 10 партнеров, сделавших наибольший объем закупок за период проведения программы
Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Кофейное настроение». Период действия акции: 8 декабря 2025 г. – 18 января 2026 г. В акции участвуют бренды: Hyundai, Vitek, Rondell, Starwind. Акционные товары: вафельницы, кофеварки (капельная, рожковая, электрическая турка) ...
AUVIX предлагает дисплеи Dahua высокой яркости для видеостен по выгодным ценам: • DHI-LS550UEM-UG за 128 000 руб. • DHI-LS550UEH-UG за 148 000 руб. Яркость до 700 кд/м², толщина стыка всего 0, 88 мм, широкий набор цифровых интерфейсов включая HDMI и DisplayPort, режим работы 24/7 ─ ...
На периферии важное значение имеет задержка, а для эффективной работы искусственного интеллекта и машинного обучения требуется много данных. О том, что это значит для рабочих нагрузок ИИ/МО, рассказывают опрошенные порталом Enterprisers Project эксперты. Периферия имеет значение там, где важна задержка, и наоборот. А задержка почти всегда имеет значение, когда речь идет о рабочих нагрузках ИИ/МО. «Хороший ИИ требует данных. Великому ИИ требуется много данных, и он требует их немедленно», — говорит Брайан Сатианатан, технический директор Iterate.ai. Это одновременно и благословение, и проклятие для любого сектора — промышленный и производственный являются яркими примерами, — но данный принцип применим во всех отраслях бизнеса, генерирующего тонны машинных данных вне своих централизованных облаков или дата-центров и намеревающегося передавать их в модель MО или другую форму автоматизации для любых целей. Работаете ли вы с данными IoT на заводе или с данными медицинской диагностики в учреждении здравоохранения — или с одним из многих других сценариев, в которых применяются ИИ/МО, — вы, вероятно, не сможете делать это оптимально, если будете пытаться отправлять все (или почти все) данные по кругу от периферии до облака и обратно. Более того, если вы имеете дело с огромными объемами данных, ваша затея может так и не начаться. «Я видел ситуации на производстве, когда „слишком много“ данных проходит от робота в цеху через локальную сеть, затем в облако и обратно, — рассказывает ... читать далее.
