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El parque nacional de Yellowstone es un parque nacional estadounidense ubicado en el oeste de Estados Unidos, principalmente en el extremo noroeste de Wyoming y que se extiende a Montana y a Idaho. Fue creado por el 42º Congreso de EE.UU. con la Ley de Protección del parque nacional de Yellowstone y promulgada por el Presidente Ulysses S. Otorgamiento el 1 de marzo de 1872. Yellowstone fue el primer parque nacional de Estados Unidos y también se considera el primer parque nacional del mundo. El parque es conocido por su fauna y sus muchas características geotérmicas, en particular el antiguo géiser Faithful, uno de sus más populares. Aunque representa muchos tipos de biomas, el bosque subalpino es el más abundante. Forma parte de la ecorregión de los bosques de las Rocosas Centrales del Sur.
Parque nacional de Yellowstone: Una maravilla de la naturaleza
A medida que las empresas descubren nuevas formas de digitalizarse, hay un aspecto claro: el talento sigue siendo una de las formas clave para lograr una economía digital inclusiva. Los empleadores de Asia-Pacífico consideran que la tecnología es la habilidad más solicitada, y el marketing digital y el comercio electrónico siguen de cerca. Al mismo tiempo, muchas personas buscan aprender habilidades nuevas que los ayuden a cumplir con los requisitos del mercado laboral en evolución. Por lo tanto, debemos crear nuevas formas de ayudar a las empresas y a las personas que buscan empleo.
Cómo prepararse para la economía digital
STEM Minds permite que los alumnos de preescolar a bachillerato de todo el mundo alcancen todo su potencial como alumnos autodirigidos y de por vida. A medida que crezcamos nuestro equipo, seguiremos trabajando estrechamente con los expertos de Google for Startups y con los Google for Startups Accelerator Canadá para expandir aún más nuestra pila tecnológica y de IA/AA, desarrollar soluciones educativas adicionales y lanzar a STEM Minds en nuevos mercados.
STEM Minds: Potenciar el papel de los alumnos de preescolar a bachillerato en todo el mundo
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Como humanos, aprendemos de nuestras experiencias personales y de los demás. Con frecuencia, compartimos lo que aprendimos y rediseñamos los sistemas en función de las fallas que encontramos. Si bien nuestros robots no se comunican entre sí, esta investigación demuestra que podemos combinar conjuntos de datos de diferentes tipos de robots y comportamientos de transferencia de manera correcta. De hecho, nuestra investigación muestra que cuando se combinan datos de diferentes robots, podemos duplicar casi la capacidad del modelo para generalizar a una escena nueva. Es decir, a medida que seguimos experimentando con diferentes robots y tareas nuevas, es posible que podamos mejorar los datos de entrenamiento para mejorar el comportamiento de los robots, lo que lo convierte en un enfoque flexible y escalable para el aprendizaje de los robots.
