Уважаемые партнёры! Приглашаем принять участие в акции «Включи выгоду!». При покупке коммутаторов Dahua вы получите бонус до 800 рублей за единицу товара. Период действия акции: 01 – 31 октября 2026 года включительно. Бонусная таблица и условия – на странице акции ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Время обновляться». Закупайте комплектующие для компьютеров в период действия акции и получите бонус 2 000 руб. за каждые 75 000 руб. отгрузок. В акции участвуют ПК-комплектующие брендов: Bloody, Kingprice, DIGMA, GMNG ...
Закупайте SSD и модули памяти Patriot Memory с осенним бонусом до конца октября! Для участия в программе необходимо иметь регистрацию в B2B eCom, за подробной информацией по условиям данной программы обращайтесь к менеджерам АБСОЛЮТ
До 31 октября закупайте оптом товары со склада АБСОЛЮТ с повышенным бонусом! Чем выше сумма закупки в месяц, тем больше Ваш бонус! *Программа предназначена для ограниченного круга партнёров: условия размещены на сайте для ознакомления. Для получения доступа к участию в программе, партнёру ...
Покупай неттопы, ноутбуки, планшеты, моноблоки, DDR, SSD Digma. Попади в десятку лучших покупателей и получи бонус 10 тыс. руб. Лучшими станут первые 10 дилеров, сумма закупки которых составит более 100 тыс. руб. за весь период акции. Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена ...
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.
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.
