Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 1/2020 vyšlo tiskem 20. 1. 2020. V elektronické verzi na webu 12. 2. 2020. 

Téma: Elektrotechnologie; Materiály pro elektrotechniku; Nářadí, nástroje a pomůcky

Hlavní článek
Využití mHealth technologií pro automatizovaný sběr a přenos dat pacientů s diabetem

Číslo 6/2019 vyšlo tiskem 9. 12. 2019. V elektronické verzi na webu 9. 1. 2020.

Činnost odborných organizací
Svetelnotechnická konferencia Vyšehradských krajín LUMEN V4 2020 – 1. oznámenie
23. mezinárodní konference SVĚTLO – LIGHT 2019
56. konference Společnosti pro rozvoj veřejného osvětlení v Plzni
Co je nového v CIE

Osvětlení interiérů
Halla osvětlila nové kanceláře Booking.com v centru Prahy

Aktuality

Výstavba 7. bloku JE Tchien-wan s reaktorem VVER-1200 začne už letos Ruská korporace pro atomovou energii Rosatom 20. ledna 2020 uvedla, že výstavbu 7. bloku…

Přístroje ABB pomáhají pěstovat chutná česká rajčata bez pesticidů Dát si v zimě čerstvá zralá rajčata, která by pocházela od lokálních pěstitelů, bylo až…

Česká komora architektů vyhlásila 5. ročník České ceny za architekturu Soutěžní přehlídka je otevřena architektonickým realizacím postaveným na území České…

FOR CITY 2020: Inovace pro města, obce i regiony Jaká inovativní řešení, která pomocí moderních technologií zvýší kvalitu života obyvatel…

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-