Получи кешбэк на счет при покупке товаров EasyPrint и Т2: от 10 000 до 50 000 руб. - 2% от 50 001 до 75 000 руб. - 4% от 75 001 руб. и выше - 5% Чтобы получить кешбэк, необходимо выполнить условия программы, а также зарегистрироваться, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Покупай блоки питания Gigabyte на сумму от 10 тыс. руб. и получи бонус 15%. Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить бонус, необходимо выполнить условия программы, а также зарегистрироваться, указав свои данные: ФИО, код клиента ...
Закупайте выделенный ассортимент товаров для дачи по специальным ценам до 15 мая включительно, но ассортимент ограничен. Узнавайте наличие и конечную стоимость на оптовые закупки у менеджеров АБСОЛЮТ
Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Сплошные плюсы!». Закупайте в Merlion материнские платы MSI и за каждые пять, десять или двадцать закупленных позиций одну получите в подарок. Подарочная позиция выплачивается в виде бонуса на баланс компании партнера. Бонус за подарочную ID ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает принять участие в акции по решениям «Гравитон» для новых* партнеров. Продукты: серверы СХД ПАК Закупая решения «Гравитон», вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на подарочные сертификаты на ваш выбор. *Новыми считаются партнеры, не совершавшие ранее ...
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.
