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Il Parco nazionale di Yellowstone è un parco nazionale degli Stati Uniti situato negli Stati Uniti occidentali, in gran parte nell'angolo nord-occidentale del Wyoming e che 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 promulgato dal presidente Ulysses S. Grant 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 sua fauna selvatica e per le numerose risorse geotermiche, in particolare il geyser Old Faithful, uno dei più famosi. Sebbene rappresenti molti tipi di biomi, la foresta subalpina è la più abbondante. Fa parte dell'ecoregione delle foreste delle Montagne Rocciose del sud-est. 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 come la principale competenza più richiesta, seguiti a breve distanza da 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 sia le aziende che le persone in cerca di lavoro. Come prepararsi all'economia digitale
STEM Minds aiuta gli studenti dell'istruzione primaria e secondaria di tutto il mondo a sviluppare appieno il proprio potenziale come studenti autogestiti e per tutta la vita. Con la crescita del nostro team, continueremo a collaborare strettamente con gli esperti di Google for Startups e con i consulenti di Google for Startups Accelerator Canada per espandere ulteriormente la nostra tecnologia AI/ML, sviluppare ulteriori soluzioni didattiche e lanciare STEM Minds in nuovi mercati. STEM Minds: Empowering K-12 Students Worldwide

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In qualità di esseri umani, impariamo dalle nostre esperienze personali e gli uni dagli altri. Spesso condividiamo ciò che abbiamo appreso e rielaboriamo 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 a 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: Apprendimento automatico dei robot: condivisione di esperienze per migliorare le prestazioni
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