🐾✨ Мой целебный котик ✨🐾 Все кошатники знают, сколько уюта, тепла и радости приносят наши пушистые друзья. У меня дома живут три кота: два кота и одна кошечка, и каждый из них — уникальная личность со своими привычками и характером. 😻 Но только один из них — мой настоящий целитель! Это мой котик Бакс. Он очень независимый: гладить его можно только когда он об этом просит, а посидеть на руках или прикинуться воротником он решает сам. Если у него "не ручное" настроение, лучше не подходить! Но у Бакса есть потрясающая особенность: когда я ложусь в кровать и моё душевное состояние не совсем стабильно, он приходит, расплывается по мне, словно жидкость, и начинает мурчать! Какое то особенное мурчание с вибрацией! Подобное мурчание моментально снимает любое напряжение, возвращая спокойствие и способность рационально мыслить. 🌈💕 Сейчас у этого лекаря подрастает сын, и судя по его повадкам, он истинный сын своего отца! 🐾❤️ Как ваши котики помогают вам? Делитесь своими историями в комментариях! #Коты #Питомцы #Счастье #Мурчание#кот#кошка#спокойствие

– Не направляй на него стрелу! – Почему?! – Потому что в него ты уже целился, и теперь он влюблен в другого человека, мне потом с этим что делать? – Ну пардон, 14 февраля прошло, в остальные дни работаю с перебоями...

Каждый день – это новый шанс начать все заново. Верь в себя и свои силы. Всегда двигайся вперед, к своим целям. Не бойся трудностей, они делают нас сильнее. #мотивация #жизнь #цели

💼 Новый проект на радаре – и это Oldy! Если вы пропустили DOGS, у вас есть шанс присоединиться к Oldy и заработать. В команде Oldy есть опытные разработчики из старого ВКонтакте, которые знают, как раскрутитмедиа и активность в сети Тон. 🖥 Что важно знать? — Запуск. Снеп транзакций стартует 1 августа. Не упустите шанс залутать свои токены! — Цели. Проект нацелен на активное развитие в сети Тон, с планами на техническое утилити токенов в будущем продукте (конец сентября - начало октября). — Партнерство. Уже есть договоренности с премаркетом Bitget, возможно, будут и другие премаркеты. Что делать? — Залетаем в @OLDY https://t.me/TonOldy_bot/app?startapp=NTk4Nzk5OTA4NA== Следите за новостями проекта, и старайтесь участвовать ведь чем на более ранней стадии проект, тем больше нас ждёт насыпка! ✍️

Вооруженные силы (ВС) России нанесли групповой удар аэробаллистическими ракетами «Кинжал» по аэродромной инфраструктуре Украины, сообщило Министерство обороны страны. Как рассказал перед этим координатор николаевского подполья Сергей Лебедев, удары наносились по аэродрому близ города Староконстантинов Хмельницкой области Украины. «Основные прилеты были со стороны военного аэродрома, по которому достаточно регулярно наносятся удары», — отметил Лебедев. В Минобороны также отчитались, что все цели были поражены. На аэродроме могли находиться дальнобойные ракеты НАТО По словам Лебедева, на территории попавшего под удары аэродрома находятся более тридцати арочных укрытий, где Вооруженные силы Украины (ВСУ) держат военные самолеты и боеприпасы, в том числе дальнобойные ракеты «воздух-земля» стран НАТО, которые используют для атаки Крыма. Подпольщик отметил, что некоторые удары сопровождались выбросом пламени и мощной детонацией.

Машинное обучение Машинное обучение — и все его компоненты — является подмножеством ИИ. В процессе машинного обучения алгоритмы применяются к различным типам методов обучения и техник анализа, позволяя системе автоматически обучаться и совершенствоваться на основе своего опыта без явного программирования. В компаниях машинное обучение может применяться к любой задаче или цели, требующей прогнозирования результатов, получаемых на основе комплексного анализа данных. В чем разница между ИИ и машинным обучением? Машинное обучение является подмножеством ИИ и не способно существовать в отрыве от него. Поэтому дело не столько в том, что они разные, сколько в том, в чем именно они отличаются. Искусственный интеллект обрабатывает данные для принятия решений и создания прогнозов. Алгоритмы машинного обучения позволяют ИИ не только обрабатывать эти данные, но и использовать их для обучения и повышения «интеллектуальности», не требуя дополнительного программирования.

Типы ИИ. Искусственный интеллект является одной из самых быстрорастущих областей технологического развития. И все же сегодня даже самые сложные модели ИИ используют только «искусственный интеллект узкого назначения» — самый базовый из трех типов ИИ. Два других типа все еще остаются сюжетом научной фантастики и на данный момент не находят практического применения. Однако, учитывая темпы роста компьютерных наук за последние 50 лет, трудно сказать, куда приведет нас будущее развитие ИИ. Искусственный интеллект узкого назначения (ANI) ANI, также известный как «слабый» ИИ, существует уже сегодня. Хотя задачи, которые может выполнять слабый ИИ, могут выполняться с помощью очень сложных алгоритмов и нейронных сетей, они, тем не менее, остаются единичными и ориентированными на достижение цели. Распознавание лиц, поиск в интернете и самодвижущиеся автомобили — все это примеры ИИ узкого назначения. Его относят к категории слабых не потому, что ему не хватает масштаба и мощности, а потому, что ему еще далеко до наличия человеческих компонентов, которые мы приписываем настоящему интеллекту. Философ Джон Серл определяет слабый ИИ как «полезный для проверки гипотезы о разумах, но не являющийся разумом на самом деле». Искусственный интеллект общего назначения (AGI) ИИ общего назначения (сильный ИИ) должен быть способен успешно выполнять любые интеллектуальные задачи, которые под силу человеку. Как и системы ИИ узкого назначения, системы общего назначения могут учиться на опыте, выявлять и прогнозировать закономерности — но у них есть возможность сделать еще один важный шаг. Они способны экстраполировать эти знания на широкий спектр задач и ситуаций, которые не могут быть решены с помощью ранее полученных данных или существующих алгоритмов. Summit Supercomputer является одним из немногих таких суперкомпьютеров в мире, которые демонстрируют AGI. Он может выполнить 200 квадриллионных вычислений за одну секунду, что заняло бы у человека миллиард лет. Для того, чтобы модели AGI были вполне осуществимыми, они не обязательно нуждались бы в такой большой мощности, но они требовали бы вычислительных мощностей, которые в настоящее время существуют только на уровнях суперкомпьютеров.