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Il Parco nazionale di Yellowstone è un parco nazionale americano situato nella parte occidentale degli Stati Uniti, in gran parte nell'angolo nord-occidentale del Wyoming e si estende fino al Montana e all'Idaho. È stato istituito dal 42° Congresso degli Stati Uniti con lo Yellowstone National Park Protection Act e firmato in legge dal presidente Ulysses S. Concedi il 1° marzo 1872. Yellowstone è stato il primo parco nazionale degli Stati Uniti ed è considerato il primo parco nazionale del mondo. Il parco è noto per la fauna selvatica e le sue numerose caratteristiche geotermiche, in particolare il geyser Old Faithful, uno dei più popolari. Sebbene rappresenti molti tipi di biomi, la foresta subalpina è la più abbondante. Fa parte dell'ecoregione delle foreste delle Montagne Rocciose Centro-meridionali.
Parco nazionale di Yellowstone: una meraviglia naturale
Poiché molte aziende scoprono nuovi modi per passare al digitale, una cosa è chiara: i talenti continuano a essere uno dei metodi chiave per favorire un'economia digitale inclusiva. I datori di lavoro dell'area Asia Pacifico indicano la tecnologia tra le principali competenze richieste, seguiti da vicino marketing digitale ed e-commerce. Allo stesso tempo, molte persone cercano di acquisire nuove competenze che le aiutino a soddisfare le esigenze del mercato del lavoro in continua evoluzione. Dobbiamo quindi creare nuovi modi per aiutare le aziende e le persone in cerca di lavoro.
Come prepararsi all'economia digitale
STEM Minds consente agli studenti di istruzione primaria e secondaria di tutto il mondo di sviluppare appieno il loro potenziale di apprendimento autonomo e per tutta la vita. Man mano che il nostro team cresce, continueremo a collaborare a stretto contatto con gli esperti di Google for Startups e i consulenti di Google for Startups Accelerator Canada per espandere ulteriormente il nostro stack tecnico AI/ML, sviluppare altre soluzioni didattiche e lanciare STEM Mind in nuovi mercati.
STEM Minds: supportare gli studenti dell'istruzione primaria e secondaria di tutto il mondo
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Essendo esseri umani, impariamo dalle esperienze personali e dagli altri. Spesso condividiamo ciò che abbiamo imparato e rilavoriamo i sistemi in base agli errori che abbiamo riscontrato. Sebbene i nostri robot non comunichino tra loro, questa ricerca mostra che possiamo combinare correttamente set di dati di diversi tipi di robot e trasferire tra di essi i comportamenti. Infatti, la nostra ricerca mostra che, combinando i dati di diversi robot, siamo in grado di quasi raddoppiare la capacità del modello di generalizzare in una nuova scena. Ciò significa che man mano che continuiamo a sperimentare con vari robot e nuove attività, potremmo essere in grado di aumentare i dati di addestramento per migliorare il comportamento dei robot, rendendolo un approccio flessibile e scalabile all'apprendimento dei robot.
Il titolo dell'ultimo articolo può essere: Robot Learning: Sharing Experiences for Better Performance.
