Digitrode

Хотя программное обеспечение якобы «правит миром», оно сильно ограничено в своем развитии доступом к талантливым разработчикам и растущим числом задач, необходимых для создания программного обеспечения. Количество рабочих мест, требующих разработчиков программного обеспечения, растет со скоростью, которая значительно превышает количество квалифицированных специалистов, выходящих на рынок для выполнения этих ролей. Даже те, кто уже работает программистом, большую часть своего времени не обязательно тратят на программирование новых функций, а скорее на написание тестов, исправление проблем с безопасностью, проверку кода и исправление ошибок.

Эти два фактора делают еще более важным повышение производительности труда, и самые последние улучшения в моделях обработки естественного языка (natural language processing или NLP) на основе искусственного интеллекта (ИИ) делают это реальностью. Благодаря своему размеру, базовой архитектуре, обучающим данным и режиму новейшее поколение современных моделей NLP, называемых генеративными предварительно обученными преобразователями (generative pre-trained transformer или GPT), может переводиться между многими языками, в том числе из текста в код. Внедрение этой мощной возможности в инструменты, которые могут использовать разработчики, уже доказало свою неоценимую ценность, поскольку позволяет разработчикам лучше справляться со своей работой и открывает доступ к созданию программного обеспечения для менее технических специалистов.

Хотя для некоторых проектов в области робототехники требуются определенные типы двигателей, зачастую может быть неясно, какой двигатель этого типа является идеальным. Например, для дрона вам нужен бесщеточный двигатель, но какой именно вы выберете? Выбирая двигатель для привода роботизированной руки или ноги, как узнать, какая мощность вам нужна и какая передача необходима? Данный материал поможет ответить на некоторые из этих вопросов.

На первый взгляд, глядя на цифры и выполняя простые математические операции при подборе двигателя, кажется, что вся эта процедура довольно легка. Однако она может быть осложнена кривыми мощности, тепловыми факторами и зубчатой передачей. В данном материале мы расскажем, как определить размеры двигателей для двух наиболее распространенных приложений: приводных систем и актуаторов. В приводной системе двигатель вращает колесо, или другой непрерывно вращающийся элемент для обеспечения движения. Для актуаторов двигатель обычно работает с экстремальным передаточным отношением, чтобы производить всего пару оборотов в секунду, но с очень высоким крутящим моментом для перемещения тяжелой, смещенной массы, как на манипуляторе робота.

В течение многих лет машинное зрение было одним из основных методов сбора роботами данных об объектах, с которыми они работают. Миллионы, если не миллиарды долларов были вложены в самые четкие камеры с самым высоким разрешением, самое быстрое программное обеспечение для обработки изображений и интеллектуальные процедуры искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения объектов и построения маршрутов движения, чтобы избежать столкновений или повреждения перемещаемых объектов. Но не только визуальная информация может рассказать многое об объекте, но и осязание.

Установки на основе специализированных интегральных схем (ASIC) лучше всего подходят для майнинга криптовалют, учитывая их максимальную эффективность. Они созданы специально для майнинга и выполняют свою работу максимально эффективно в отличие от стандартных процессоров и графических карт. Выбирая крипто-майнер на основе ASIC, вы должны в первую очередь обращать внимание на скорость хеширования и энергопотребление, так как это повлияет на прибыльность.

Если вы хотите начать работу с машинным обучением, вы можете быстро оказаться в растерянности из-за огромного количества различных платформ, предлагающих различные услуги и возможности в плане машинного обучения.

В данной статье вы познакомитесь с несколькими интересными (и бесплатными) платформами машинного обучения для различных приложений, чтобы вы могли быстро приступить к работе. Обратите внимание, что это лишь небольшой набор платформ, и основная цель статьи – дать вам обзорное представление, чтобы вы могли начать более эффективно проводить собственные исследования.

Криптовалюты в последнее время стали одним из лучших средств для инвестиций и получения приличных доходов. С появлением Биткойна, Эфириума, Dogecoin и прочих цифровых монет, этот относительно новый класс активов стал популярным выбором как для розничных, так и для институциональных трейдеров. И в наши дни все больше и больше людей, от финансовых учреждений до обычных инвесторов, интересуются криптовалютой.

Основная проблема в TinyML заключается в том, как взять относительно большую нейронную сеть, иногда порядка сотен мегабайт, и заставить ее работать на микроконтроллере с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом минимальный бюджет мощности. С этой целью наиболее эффективным методом является квантование.

Эта статья даст базовое понимание квантования, что это такое, как оно используется и почему это важно.

Кажется, в наши дни все хотят купить криптовалюту. Но чтобы осуществить какую-либо операцию с криптовалютой, вам потребуется криптобиржа, где вы сможете покупать и продавать цифровые валюты, такие как Биткойн, Эфириум и Догекоин. При этом выбор лучшей криптобиржи может быть довольно сложным и мучительным процессом. Это обосновывается тем, что необходимо выбрать наиболее надежную и безопасную биржу с удобным интерфейсом и сервисом, что позволит не беспокоиться о сохранности средств и в то же время быстро и легко осуществить требуемую операцию с криптовалютой.

ASIC-майнеры (Application-Specific Integrated Circuit) от компании Bitmain являются одними из самых популярных и эффективных устройств для добычи криптовалют. С момента своего появления на рынке, Bitmain зарекомендовал себя как ведущий производитель майнингового оборудования, предлагая высокопроизводительные решения для как начинающих, так и опытных майнеров.

Машинное обучение — это динамичная и мощная область компьютерных наук, которая проникла почти во все цифровые объекты, с которыми мы взаимодействуем, будь то социальные сети, наши мобильные телефоны, автомобили или даже бытовая техника. Тем не менее, еще есть много мест, куда машинное обучение хотело бы попасть, но ему трудно добраться. Это связано с тем, что многие современные модели машинного обучения требуют значительных вычислительных ресурсов и энергопотребления для выполнения логического вывода.

Потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах привела к ограничению многих приложений машинного обучения облачными вычислениями, где легко доступны вычисления на уровне центра обработки данных. Чтобы позволить машинному обучению расширить свои возможности и открыть новую эру в данном направлении, мы должны найти способы упростить реализацию машинного обучения на небольших устройствах с более ограниченными ресурсами. Это стремление привело к созданию области, известной как Tiny Machine Learning (компактное машинное обучение) или TinyML (термин, зарегистрированный под торговой маркой TinyML Foundation, который стал синонимом технологии).