Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 7/2019 vyšlo tiskem 26. 6. 2019. V elektronické verzi na webu 26. 7. 2019. 

Téma: Kabely, vodiče a kabelová technika; Nářadí, nástroje a zařízení pro práci s kabely

Hlavní článek
Správa aktiv a potřeba diagnostiky v Průmyslu 4.0

Číslo 4/2019 vyšlo tiskem 29. 7. 2019. V elektronické verzi na webu 29. 8. 2019.

Světelně-technická zařízení
Foxtrot řídí nové sídlo asociace barmanů
Dynamické osvětlení kaple Anděla Strážce v Sušici

Příslušenství osvětlovacích soustav
Bezpečnost, úspornost a komfort s KNX
Celosvětově první LED spínaný zdroj s rozhraním KNX od výrobce MEAN WELL
KNX – systém s budoucností
Schmachtl – konektorová instalace gesis

Aktuality

Studentské formule ČVUT v Praze přivezly z Mostu zlatou a stříbrnou medaili Ve dnech 13. až 17. srpna se na polygonu u Autodromu Most konal mezinárodní závod…

Nový pobočný spolek ČSO – region Praha Po mnoha letech existence České společnosti pro osvětlování byl v červnu tohoto roku…

Digitální továrna 2.0 na MSV 2019 Digitální továrna 2.0 je jedním z hlavních témat Mezinárodního strojírenského veletrhu…

Historicky nejvyšší grant Evropské unie dostal česko-slovenský energetický projekt ACON Společnosti E.ON Distribuce a Západoslovenská distribuční (ZSD) získaly od Evropské…

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-