Покупайте материнские платы Gigabyte из списка на сайте NETLAB и получайте кешбэк по схеме: 50 000 – 99 999 - 5,5% 100 000 – 299 999 - 6,5% от 300 000 и более - 7% Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в новой маркетинговой программе по мониторам Acer. Покупая мониторы Acer в Treolan, вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на электронные подарочные сертификаты на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая участвующие в акции ноутбуки, вы получаете сумку для ноутбука IRBIS в подарок. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
В исследовании McKinsey и QuantumBlack «Reimagining life science enterprises with agentic AI» описывается, какую роль агентный искусственный интеллект играет в современных науках о жизни (life sciences), сообщает портал BigDATAwire. Науки о жизни работают на данных. Геномные последовательности, результаты испытаний, карты пациентов, нормативные документы — это бесконечный процесс. На каждом этапе генерируются огромные объемы данных, но большая их часть по-прежнему хранится в системах, которые не связаны между собой. Ученые часто тратят много часов на исправление файлов или переделку таблиц, вместо того чтобы искать ответы на вопрос, что на самом деле говорят данные. Используемые ими инструменты хорошо подходят для сбора информации, но редко помогают, когда накапливаются большие массивы данных или когда необходимо принимать решения в режиме реального времени. Именно тогда происходит замедление. Проекты затягиваются, упускаются важные инсайты, а исследования, которые должны продвигаться вперед, застревают. Именно эту брешь начинает закрывать агентный ИИ. В отчете McKinsey и QuantumBlack за 2025 г. эти системы описываются как соавторы, а не просто инструменты. Агенты перемещаются по разным платформам, понимают логику задач и продолжают работу, не дожидаясь каждой команды. Они могут отмечать необычные закономерности в данных испытаний, извлекать ключевые выводы из литературы или даже составлять проекты нормативных документов для рассмотрения командой. Важно, что они предвидят ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.
