Titelerstellung

Der Yellowstone Nationalpark ist ein amerikanischer Nationalpark im Westen der USA, der sich hauptsächlich im Nordwesten von Wyoming befindet und sich nach Montana und Idaho erstreckt. Er wurde vom 42. US-amerikanischen Kongress mit dem Yellowstone National Park Protection Act gegründet und von Präsident Ulysses S. Grant am 1. März 1872 gesetzlich verankert. Yellowstone ist der erste Nationalpark in den USA und außerdem der erste Nationalpark der Welt. Der Park ist bekannt für seine Tierwelt und seine vielen geothermalen Eigenschaften, insbesondere dem alte Faithful Geysir, einem der beliebtesten. Obwohl er viele Arten von Biomen beherbergt, ist der subalpine Wald am vielfältigsten. Er gehört zur ökologischen Region South Central Rockies.

Yellowstone Nationalpark: Ein natürliches Wunder

Viele Unternehmen finden neue Wege, um digital zu werden. Eines ist klar: Talent ist weiterhin einer der wichtigsten Wege, um eine inklusive digitale Wirtschaft zu ermöglichen. Mitarbeiter im asiatisch-pazifischen Raum sehen Technologie als die Fähigkeit an, dicht gefolgt von digitalem Marketing und E-Commerce. Gleichzeitig suchen viele Menschen nach neuen Fähigkeiten, um die Anforderungen des sich verändernden Arbeitsmarktes zu erfüllen. Wir müssen also neue Wege entwickeln, um Unternehmen und Arbeitssuchenden zu helfen.

Vorbereitung auf die digitale Wirtschaft

Mit MINT Minds können Schüler der Primar- und Sekundarstufe weltweit ihr volles Potenzial als selbstbestimmte und lebenslang Lernende erreichen. Während wir unser Team erweitern, arbeiten wir eng mit Experten von Google for Startups und Beratern von Google for Startups Accelerator Canada zusammen, um unseren KI-/ML-Tech-Stack weiter zu erweitern, zusätzliche Bildungslösungen zu entwickeln und MINT Minds in neuen Märkten einzuführen.

MINT Minds: Schüler der Primar- und Sekundarstufe weltweit unterstützen

Als Menschen lernen wir persönlich und voneinander. Häufig teilen wir die gewonnenen Erkenntnisse und überarbeiten Systeme auf der Grundlage von aufgetretenen Fehlern. Unsere Roboter kommunizieren zwar nicht miteinander, jedoch zeigen diese Forschungsergebnisse, dass Datasets verschiedener Typen von Robotern erfolgreich kombiniert und Verhaltensweisen zwischen ihnen übertragen werden können. Unsere Studie zeigt, dass wir durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Robotern die Fähigkeit des Modells fast verdoppeln können, eine neue Szene zu verallgemeinern. Das bedeutet, dass wir während der Experimente mit verschiedenen Robotern und neuen Aufgaben möglicherweise die Trainingsdaten erweitern können, um das Roboterverhalten zu verbessern, was zu einem flexiblen und skalierbaren Ansatz für das robotische Lernen führt.

Robot Learning: Combining Datasets to Improve Generalization