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Il Parco nazionale di Yellowstone è un parco nazionale americano situato negli Stati Uniti occidentali, in gran parte nell'angolo nord-ovest del Wyoming e che si estende nel Montana e l'Idaho. È stato istituito dal 42° Congresso degli Stati Uniti con il Yellowstone National Park Protection Act e firmato dal presidente Ulysses S. Concedi il 1° marzo 1872. Yellowstone è stato il primo parco nazionale degli Stati Uniti ed è anche ampiamente riconosciuto come il primo parco nazionale al mondo. Il parco è noto per la sua fauna selvatica e le sue numerose caratteristiche geotermiche, in particolare il geyser Old Faithful, uno dei più popolari. Pur rappresentando molti tipi di biomi, la foresta subalpina è la più abbondante. Fa parte dell'ecoregione delle foreste delle Montagne Rocciose Meridionali.
Parco nazionale di Yellowstone: una meraviglia naturale
Mentre molte aziende emergono nuovi modi per passare al digitale, una cosa è chiara: il talento continua a essere uno dei metodi principali per creare un'economia digitale inclusiva. I datori di lavoro dell'area Asia-Pacifico elencano la tecnologia come le competenze più richieste e seguono a stretto contatto il marketing digitale e l'e-commerce. Allo stesso tempo, molte persone cercano di acquisire nuove competenze che le aiutino a soddisfare le esigenze di un mercato del lavoro in continua evoluzione. Pertanto, dobbiamo 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 proprio potenziale di apprendimento autonomo e permanente. Man mano che il nostro team cresce, continueremo a lavorare a stretto contatto con gli esperti di Google per le Startup e con i consulenti di Google for Startups Accelerator Canada per espandere ulteriormente il nostro stack tecnico AI/ML, sviluppare ulteriori soluzioni didattiche e lanciare STEM Minds in nuovi mercati.
STEM Minds: supportare gli studenti dell'istruzione primaria e secondaria in tutto il mondo
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In quanto esseri umani, impariamo dalle nostre esperienze personali e gli uni dagli altri. Spesso condividiamo ciò che abbiamo imparato e rilavoriamo i sistemi in base agli errori che abbiamo incontrato. Anche se i nostri robot non comunicano tra loro, questa ricerca mostra che siamo in grado di combinare con successo set di dati di diversi tipi di robot e di trasferire comportamenti tra loro. Infatti, la nostra ricerca mostra che combinando dati di robot diversi siamo in grado di raddoppiare quasi il doppio della capacità del modello di generalizzare in una nuova scena. Ciò significa che, man mano che continuiamo a sperimentare diversi robot e nuove attività, potremmo essere in grado di aumentare i dati di addestramento per migliorare il comportamento dei robot, rendendoli un approccio flessibile e scalabile all'apprendimento dei robot.
Il titolo dell'ultimo articolo può essere: Robot Learning: Condivisione di esperienze per prestazioni migliorate
