Ráadásul Cal segítségére lehet, akitől sokat tanulhat, hiszen tapasztalt. A cél, hogy közösen kutassák fel Sonia Baker különös halálának okait, és körülményeit. Úgy vélik, hogy talán tud valamilyen használható információval szolgálni az a futár, aki a kómából épp kezd magához térni, de a gyilkos végez vele, mielőtt Della kikérdezhette volna. A nyomozások során nyilvánvalóvá válik, hogy egy PointCorp nevű cég összefüggésben állhat Sonia halálával, csakhogy a feltételezéseket bizonyítani is kell. A segítségükre egy "PR" manager Dominic Foy (Jason Bateman) lesz, azért, hogy nehogy összefüggésbe hozzák a PointCorp-pal. Neki csupán annyi volt a feladata, hogy maradásra bírja Soniát, akit 2007 áprilisában alkalmaztak, mint kutató asszisztenst. Valójában a lány feladata sokkal több volt ennél, mert kémkednie kellett a PointCorp-nak, Collins munkájáról. A dolgok állása ott nehezedett, amikor Sonia és Stephen egymásba szeretett, és éppen ezért nem akart tovább kettős ügynök lenni, mivel gyereket várt a képviselőtől.
Csak úgy, véletlenül, a bolond is megláthatja a dolgok állását, de tudatosan kell látni mindent, tudatosan! hunglish Alapszabály, hogy ne nyúljunk minden egyes alkalommal azonnal a telefonért, amikor a dolgok állása nem a legfényesebb. Ez a dolgok állásának háromrétegűségét eredményezi. Mi viszont jobban ismerjük a helyzetet... tudjuk, hogy a kiadatásod semmit sem változtatna a dolgok állásán. Úgy döntöttem, óvatos leszek, és addig nem vonom magamra a figyelmet, amíg ki nem ismertem a dolgok állását Rendelkezésre álló fordítások
Jelenlegi legfőbb teendője egy olyan tanács vezetése, melynek feladata, hogy az államvédelmi feladatok oroszlánrészét ellátó Pointcorp elnevezésű katonai magáncég felülvizsgálatát elvégezze. Collins a figyelem előterébe kerül, mikor egyik munkatársát holtan találják, és az eset egyben fényt derít arra is, hogy az öngyilkos nő titokban a szeretője volt. A férfi nem hiszi el, hogy ilyesmi megtörténhetett és egyre több arra utaló jelet talál, hogy valaki szándékosan végzett szerelmével, mivel az keresőmunkája során valami olyasmire bukkant, ami a Pointcorp számára nem lett volna túl előnyös. Colling segítségére legjobb barátja, az újságíró Cal McAffrey (Russell Crowe) siet, aki könyörtelen szerkesztője, Cameron Lynne (Helen Mirren) és gyönyörű munkatársa Della Frye (Rachel McAdams) támogatásával egy óriási összeesküvés nyomaira bukkan. A dolgok állásának három forgatókönyvírója, Matthew Michael Carnahan, Tony Gilroy és Billy Ray, valami figyelemreméltó munkát vittek véghez: sikerült összetömöríteniük a sorozat bő lére eresztett cselekményét egy egész estés mozifilm méretére.
Friss hírek Tovább Rovatainkból ajánljuk 2022. július. 08. 05:05 Marabu 2022. 07. 13:20 A FINA és a kanadai úszószövetség is vizsgálatot indított az ügyben. 2022. 14:19 A Sony már a harmadik generációt fejlesztette ki a Reon Pocket nevű készülékből, ami nemcsak hűteni, fűteni is képes az embert. 2022. 14:00 HVG Kruchina Vince eddig a Nemzeti Útdíjfizetési Szolgáltató vezérigazgató-helyettese volt. 2022. 18:08 EUrologus Brüsszelben nem kommentálják Gulyás Gergely bejelentését az uniós pénzekhez való hozzáférésről és a magyar engedményekről, egy német...
Helen Mirren is kiemelendő, a Washington Globe szenzációhajhász, mindenre kész főszerkesztőjének szerepében. Szerintem sokan fogják kívánni, hogy bárcsak több jelenetben láthattuk volna, én mindenképpen így voltam vele. Mirrent mindig is élvezet volt nézni gyakorlatilag bármilyen filmben, annyira bravúros, amit nyújt. De a kisebb szerepeket betöltő neveket sem lenne érdemes kihagyni, ugyanis ők is kitűnőek: Rachel McAdams, Robin Wright Penn (Collins feleségeként), Jason Bateman (annyit mondok, emlékezetes), valamint Jeff Daniels (rövid, de annál fontosabb a feltűnése). Igazán érdekes azt tudni, hogy eredeti elképzelések alapján Brad Pitt játszotta volna az újságíró McAffrey szerepét, Edward Norton pedig a kongresszusi képviselőt. Ha így történt volna, most valószínűleg egy még gyengébb filmet látnánk. Pitt akármennyire is intelligens a való életben, a vásznon látható karakterei sosem villámgyorsan gondolkodó entellektüelek voltak. Crowe ezzel ellentétben hosszú hippi loboncával és egynéhány kiló feleslegével száz százalékig hihető az orrát mindenbe beleütő Calként.
Ugyan a folyamat nagyrészt automatizált, a szakembereknek komoly precizitásra van szükségük ahhoz, hogy a megfelelő módon tudja tenni a dolgát a GHN-2. Demis Hassabis, a DeepMind társalapítója korábban úgy nyilatkozott erről a Wired nek, hogy az egész olyan érzés, mintha egy csapatban nem játékos, hanem edző lenne. A szakemberek a tesztek során azt tapasztalták, hogy a GHN-2-vel kiképzett rendszerek ugyanolyan pontosak voltak, mint a hagyományos metódussal tréningezett társaik. Nagy különbség azonban, hogy mindez csupán másodpercekbe került, így jóval hatékonyabb a teljesítménye. Bár a szakemberek szerint van még mit javítani a metóduson, az már most biztos, hogy a GHN-2 nagy hatással lesz a mesterséges intelligencia fejlődésére. Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
Új generációs IoT gateway: folyamatfelügyelet különálló edge készülékkel AI-alkalmazás: prediktív karbantartás A mesterséges intelligencia egyik legígéretesebb alkalmazása az ipari automatizálásban a prediktív karbantartás. A meglévő rendszerekben, például egy olyan berendezésben, amely automatikusan rögzíti a fémlemezeket a későbbi hegesztéshez, az on-edge AI – más szóval a mesterséges intelligencia közvetlenül a rendszeren – biztosítja a folyamat rendellenességeinek korai felismerését. Ez a meglévő érzékelőadatok AI segítségével történő újraelemzését jelenti. A mesterséges intelligencia nemcsak azonosítja a szorítóberendezés mért értékeitől való eltéréseket, hanem képes azokat egyedileg elemezni, és jelezni, hogy milyen valószínűséggel fordulhat elő egy bizonyos típusú hiba. A mesterséges intelligenciával rendelkező vezérlőrendszerek nemcsak hibaüzenetet adnak ki, ha egy alkatrész meghibásodik, hanem már a hiba tényleges bekövetkezése előtt tájékoztatást nyújtanak a szokatlan mért értékekről és a lehetséges hiba értelmezéséről.
A Mesterséges Intelligencia Műhely soron következő találkozóján (2022. március 9., szerda, 17:00 órai kezdettel) Műhelyünk egyik alapító tagja, Tóth Zoltán tart gyakorlatias előadást arról, hogy milyen módszerekkel lehet programozás nélkül gyakorlati feladatokat megoldani gépi tanulás segítségével. Tervezett napirend: Gépi tanulás bemutatása Első neurális hálózatunk elkészítése Objektumfelismerési feladat megvalósítása közösen Hozzatok magatokkal laptopot!
A mesterséges intelligenciát a jövő meghatározó technológiájának mondják. Milyen szerepe van a mindennapi életünkben, és miért lenne érdemes a tanulmányok során kiemelten foglalkozni vele? A cikkben bemutatjuk az MI által nyújtott lehetőségeket és azt, hogy mi kell ahhoz, hogy valaki e terület szakértője legyen. A mesterséges intelligencia (MI) egyre inkább befolyásolja az életünk számos területét. A technológia egyes fajtái már több mint ötven éve léteznek, de a fejlődésnek köszönhetően a hatalmas mennyiségű adat feldolgozása (big data) és az új algoritmusok csak az elmúlt években jelentettek kiemelkedő áttörést a területen. Két fajtáját különböztetjük meg, az egyik a szoftveralapú – virtuális asszisztensek, képelemző szoftverek, keresők, beszéd- és arcfelismerő – rendszerek, a másik a fizikai – robotok, önvezető autók, drónok – rendszerek. A mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségeknek számos példáját hallhattuk már az elmúlt évek során, és szinte naponta születnek olyan területek, ahol a segítségével hatalmas előrelépesekre lehet számítani.
Az AlphaCode vagy más modellek könnyen generálhatnak olyan kódokat, amelyek egyszerűen kihasználható sebezhetőségekkel rendelkeznek, sőt a dolognak környezeti hatásai is vanna, hiszen a modell betanítása "több száz petaFLOPS-napot" igényelt a Google adatközpontjaiban. Az MI ilyen irányú alkalmazása ugyanakkor hosszabb olyan rendszerek megalkotásához vezethet, amelyek képesek rekurzív módon írni és alakítani magukat, ezzel pedig egyre gyorsabban egyre fejlettebbé válnak. Fennáll persze annak a veszélye, hogy az automatizálással a fehlesztők munkája iránti igány is csökken, de a DeepMind ezzel a ma is használt kódkiegészítő eszközök korlátozottságát állítja szembe, amelyek így is nagymértékben javítják a programozás termelékenységét.