Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 12/2018 vyšlo tiskem 5. 12. 2018. V elektronické verzi na webu 5. 1. 2019. 

Téma: Měření a měřicí přístroje; Zkušebnictví a diagnostika

Hlavní článek
Termovízne merania v energetike
Smart Cities (5. část)

Číslo 6/2018 vyšlo tiskem 3. 12. 2018. V elektronické verzi na webu 4. 1. 2019.

Svítidla a světelné přístroje
Modulární světlomety Siteco
Dekorativní svítidlo PRESBETON H-E-X z ucelené řady městského mobiliáře
LED svítidla ESALITE – revoluce v oblasti průmyslového osvětlení

Denní světlo
O mediánové osvětlenosti denním světlem
Odborný seminář Denní světlo v praxi

Aktuality

ŠKODA AUTO DigiLab začíná v Praze testovat mobilní nabíjecí stanice pro elektromobily ŠKODA AUTO DigiLab spustila v Praze pilotní fázi nového projektu mobilních nabíjecích…

Nejlepší projekt energetických úspor na Slovensku je z dílny ENESA z ČEZ ESCO V Bratislavě se předávaly ceny za nejlepší slovenské energeticky úsporné projekty. Letos…

Veletrh DŘEVOSTAVBY 2019 se bude konat souběžně s veletrhem MODERNÍ VYTÁPĚNÍ 2019 14. Veletrh DŘEVOSTAVBY 2019 nabídne vše, co lze ze dřeva vyrobit, moderní technologie,…

Podniky v Moravskoslezském kraji řeší transformaci průmyslu Transformaci průmyslu od těžkého, hutního, k moderním digitalizovaným a automatizovaným…

Více aktualit

Systém strojového učení, který rozpoznává mluvené slovo a objekty současně

18.09.2018 | MIT | www.mit.edu

Počítačoví vědci MIT vyvinuli systém, který se učí rozpoznávat objekty na obrázku pouze na základě jeho mluveného popisu.

Na rozdíl od jiných technologií rozpoznávání řeči nevyžaduje tento model manuální přepis a poznámky k objektům, které má za úkol rozlišit. Namísto toho se učí slova přímo z mluveného popisu obrázku a objektů na nezpracovaném obrázku, které následně spojuje je dohromady.

Strojové učení

Model je momentálně schopen rozpoznat pouze několik set různých slov a typů objektů. Výzkumníci však doufají, že jednoho dne bude moci jejich technika rozpoznávání řeči ušetřit nespočet hodin manuální práce a povede ke zdokonalení rozpoznávání řeči a obrázků.

Celý článek na MIT

Image Credit: Christine Daniloff

-jk-