Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Бонусы под елкой!». Спешите получить бонус до 6% за закупку периферии Acer. Новым партнерам предусмотрен дополнительный бонус. В акции принимают участие: клавиатуры, мыши, коврики, наушники, презентеры, рюкзаки и сумки для ноутбука. Период ...
Уважаемые партнеры! Treolan предлагает вам принять участие в программе по телефонам Fanvil. Совершая закупку телефонов Fanvil в Treolan, вы можете получить подарочные карты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
1 дилер, максимально увеличивший закупки продукции Бастион в период проведения акции в процентном соотношении к предыдущему периоду*, но не менее 2 000 000 руб., получит бонус 160 000 руб. 6 дилеров, максимально увеличившие закупки продукции Бастион в период проведения акции в процентном ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции! В период с 20.10 по 20.11.25 г. закупайте СВЧ и мини-печи Hyundai, Vitek и STARWIND и получите бонус до 400 руб. за каждую приобретенную позицию. - Минимальная сумма заказа – 100 единиц товара (любые позиции). - ...
Уважаемые партнеры! Спешим поделиться отличной новостью: мы запускаем акцию на популярное оборудование Newland, которое уже доступно прямо с нашего склада! Это прекрасная возможность оперативно обновить ваш парк техники и получить дополнительные преимущества. В рамках специального предложения мы ...
Теоретически, материаловедение должно идеально подходить для искусственного интеллекта. Эта область основана на данных — бандгапе, кристаллических структурах, кривых электропроводности — тех измеримых и воспроизводимых величинах, которые так нравятся машинам. Однако на практике бóльшая часть этих данных труднодоступна. Они разбросаны по десятилетиям научных работ, заключены в подписях к рисункам, химических формулах и тексте, который был написан для людей, а не для машин. Поэтому, когда ученые пытаются создать инструменты ИИ для решения реальных задач материаловедения, они часто сталкиваются с проблемами, сообщает портал BigDATAwire. Группа исследователей из Кембриджского университета, работающих в сотрудничестве с Аргоннской национальной лабораторией Министерства энергетики США (DOE), вплотную занялась этой проблемой. Группа под руководством профессора Жаклин Коул разработала конвейер, который извлекает структурированные материалы из журнальных статей и преобразует их в высококачественные наборы данных «вопросы-ответы». Используя такие инструменты, как ChemDataExtractor, и предметно-ориентированные модели, такие как MechBERT, они создают системы ИИ, которые учатся непосредственно на тех же материалах исследований, на которые опираются ученые-люди. Этот проект является частью более длительного сотрудничества между лабораторией Коула и Аргоннской национальной лабораторией. Команда начала сотрудничать с Argonne Leadership Computing Facility (ALCF) в 2016 г. в рамках одного из ... читать далее.
