ბლოგი

მანქანური დასწავლის მეთოდზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი სეისმური მონიტორინგის ხელსაწყოებისთვის ქალაქის ხმებს ახშობს, რაც იმას ნიშნავს, რომ მიწისძვრების დაფიქსირება ბევრად უფრო მარტივი გახდება. სეისმურად აქტიურ ზონებში მყოფი ქალაქები მუდმივად მონიტორინგის ქვეშ არიან, მკლევრები აკვირდებიან მიწისქვეშა ხმებს, რომელთა შორისაც მიწისძვრების ტალღების გამორჩევა შეიძ�

  მონაცემთა მეცნიერების გლობალური ბაზარი შეფასდა დაახლოებით 3,93 მილიარდად 2019 წელს. მოსალოდნელია, რომ ბაზარი გაფართოვდება წლიური ზრდის მაჩვენებლით (CAGR) 26% ოდენობით 2020 წლიდან 2027 წლამდე. დღევანდელ სცენარში, 10 კომპანიიდან ერთი იყენებს 10-ზე მეტ ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციას დაწყებული ჩეთბოტიდან, თაღლითობის დეტექტორით, უსაფრთხოებით და სხვით დამთავრებული. მანქანური სწავლების გაზ

ვიკიპედიას თუ გადავხედავთ, არსებობს დაახლოებით 700 პროგრამირების ენა, მათ შორის ეზოთერული კოდირების ენები. სხვა წყაროები, რომლებიც მხოლოდ ცნობილ ენებს ასახელებენ, მაინც ადიან 245 ენამდე, რაც ძალიან ბევრია... და ზოგჯერ ეს შეიძლება დამაბნეველი გახდეს, განსაკუთრებით დამწყებთათვის, რომელიც სრულიად ახალია ამ სფეროში - ამან შეიძლება ძალიან გაართულოს იმის გაგება, თუ რომელ პროგრამირე�

როგორც იცით, თვის დასაწყისში ილონ მასკმა ჯერ Twitter-ის 9.2% შეიძინა, ერთი კვირის შემდეგ კი კომპანიის სრულად შესყიდვის სურვილიც გამოთქვა და თან თითო აქციის 54%-ით უფრო ძვირად შეძენის პირობით, ანუ მასკი Twitter-ის სრულად შესასყიდად 44 მილიარდს გადაიხდიდა. შეთავაზების გაკეთების შემდეგ 2 კვირა გავიდა, მედიაში ვრცელდებოდა ინფორმაცია, რომ ტვიტერის დირექტორთა საბჭო კომპანიის გაყიდვის წინააღმდ�

თუკი თანამედროვე თაობის ნაწილი ხართ, სავარაუდოდ, უკვე დიდი ხანია, ინტერნეტს იყენებთ. თუმცა, სრულიად შესაძლებელია, არ იცოდეთ, რომ ინტერნეტის რამდენიმე ვერსია (Web 1, Web 2, Web 3) არსებობს. ათწლეულების განმავლობაში ინტერნეტმა თავისი ჰორიზონტი გააფართოვა და სხვადასხვა ვერსიით წარდგა ჩვენ წინაშე. ლოგიკურია, რომ ყოველი მომდევნო ვერსია წინაზე ბევრად განვითარებულია. დღესდღეობით, ჩვენს ყ�

ახალი ტექნოლოგიის, Neural Radiance Field-ის (NeRF) გამოყენებით, ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმი ორგანზომილებიანი ფოტოებიდან 3D ობიექტების შექმნას შეძლებს. NeRF-ს შეუძლია შეავსოს ის ცარიელი სივრცეები, რაც 2D ფოტოში არ ასახულა. ეს ძალიან მნიშვნელოვანი საკითხია, რადგან ამით შესაძლოა საგრძნობლად დაიხვეწოს ავტონომიური მართვის სისტემები და გეიმინგ ინდუსტრია. NVIDIA-მ NeRF ტექნოლოგია კიდევ უფრო სრულყოფილი