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O Parque Nacional de Yellowstone é um parque nacional americano localizado no oeste dos Estados Unidos, que fica no noroeste de Wyoming e se estende até Montana e Idaho. Ele foi criado pelo 42o Congresso dos Estados Unidos com a Lei de Proteção ao Parque Nacional de Yellowstone e assinado pela lei do presidente Ulysses S. Concessão em 1 de março de 1872. Yellowstone foi o primeiro parque nacional dos EUA e também é amplamente considerado o primeiro parque nacional do mundo. O parque é conhecido pela vida selvagem e pelos vários recursos geotérmicos, principalmente o gêiser Old Faithful, um dos mais conhecidos. Embora represente muitos tipos de biomas, a floresta subalpina é a mais abundante. Ele faz parte da ecorregião de florestas de South Central Rockies.
Parque Nacional de Yellowstone: uma maravilha natural
Enquanto muitas empresas descobrem novas maneiras de entrar no mundo digital, uma coisa é clara: os talentos continuam sendo uma das principais formas de viabilizar uma economia digital inclusiva. Empregadores da região Ásia-Pacífico listam a tecnologia como a principal habilidade sob demanda, seguida pelo marketing digital e pelo comércio eletrônico. Ao mesmo tempo, muitas pessoas buscam novas habilidades que os ajudem a atender aos requisitos do mercado de trabalho em constante evolução. Por isso, precisamos criar novas maneiras de ajudar tanto as empresas quanto os candidatos a emprego.
Como se preparar para a economia digital
Com o STEM Minds, alunos de ensino fundamental e médio de todo o mundo podem atingir o potencial máximo deles como alunos autodidatas. À medida que aumentarmos nossa equipe, continuaremos trabalhando de perto com os especialistas do Google for Startups e os consultores do Google for Startups Accelerator Canada para expandir ainda mais nosso conjunto de tecnologias de IA/ML, desenvolver outras soluções educacionais e lançar o STEM Mind Minds em novos mercados.
STEM Minds: capacitação de alunos do ensino fundamental e médio em todo o mundo
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Como humanos, aprendemos com nossas experiências pessoais e uns com os outros. Com frequência, compartilhamos o que aprendemos e reformulamos os sistemas com base nas falhas que encontramos. Embora nossos robôs não se comuniquem uns com os outros, esta pesquisa mostra que podemos combinar conjuntos de dados de diferentes tipos com sucesso e transferir comportamentos entre eles. Na verdade, nossa pesquisa mostra que, combinando dados de diferentes robôs, conseguimos quase dobrar a capacidade do modelo de generalizar para um novo cenário. Isso significa que, à medida que continuamos experimentando diferentes robôs e novas tarefas, podemos aumentar os dados de treinamento para melhorar o comportamento do robô, tornando-o uma abordagem flexível e escalonável para o aprendizado do robô.
O título do último artigo pode ser: Robô learning: compartilhando experiências para aumentar o desempenho
