В период с 1.06.2026 по 30.06.2026 включительно действует промоакция для всех партнёров: некоторые позиции клавиатур, компьютерных мышей, беспроводных зарядных устройств, а также аксессуаров Satechi серии OntheGo можно заказать со скидкой 7%. Satechi – эргономичные аксессуары для ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Расширяй границы!». Закупайте компьютерную периферию ОКЛИК и получите бонус до 7%! В списке акционных товаров – 240 позиций (мыши, клавиатуры, коврики, наушники с микрофоном, колонки, веб-камеры, микрофоны, числовые блоки для ...
С 25.05.2026 по 25.06.2026 действует акция для партнёров: камеры SJCAM моделей C400, ZV200, SJ6 Ultra можно заказать со скидкой 20%. Линейка экшен-камер SJCAM — актуальнейший товар к предстоящему летнему сезону, когда спрос на портативные решения для съёмки путешествий и активного отдыха ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Доказательство выгоды». Закупайте видеорегистраторы DIGMA в период действия акции и получите бонус 2 000 руб. за каждые 50 000 руб. отгрузок. Период действия акции: 1 мая – 30 июня 2026 г. Полное описание и список ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Выгодная сборка». Закупайте комплектующие для компьютеров в период действия акции и получите бонус 2 000 руб. за каждые 50 000 руб. отгрузок. В акции участвуют компьютерные комплектующие брендов: Bloody, Kingprice, DIGMA ...
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.
