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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 anche considerato il primo parco nazionale al 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

Mentre molte aziende trovano nuovi modi per diventare digitali, una cosa è chiara: il talento continua a essere uno dei modi principali per creare un'economia digitale inclusiva. I datori di lavoro nell'Asia-Pacifico indicano la tecnologia come la principale competenza richiesta, seguita a breve distanza dal marketing digitale e dall'e-commerce. Allo stesso tempo, molte persone cercano di acquisire nuove competenze che le aiutino a soddisfare i requisiti 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 per l'economia digitale

STEM Minds aiuta gli studenti delle scuole primarie e secondarie di tutto il mondo a raggiungere il loro pieno potenziale come studenti autonomi 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.

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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 dimostra che possiamo combinare con successo set di dati di diversi tipi di robot e trasferire i comportamenti tra loro. Infatti, la nostra ricerca dimostra 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 robot diversi 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.

Apprendimento robotico: combinazione di set di dati per migliorare la generalizzazione

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