Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch

Wir haben heute morgen genau auf der unteren Trendlinie des von marQs erwähnten Symmetrischen Dreiecks geschlossen. Am Montag morgen hat das Dreieck auch seinen zeitlichen Endpunkt. Ergo ist der kommende Handelstag entscheidend, wohin es die nächste Zeit gehen kann. 0,35 muss zum Handelsschluss 6 Uhr also halten. Allen ein schönes Wochenende.

https://www.linkedin.com/posts/ohb-hellas_we-are-thrilled-to-announce-that-ohb-hellas-activity-7174317862235299840-W7Ik?utm_source=share&utm_medium=member_android Stimmen zu Akida eines Europäischen Raumfahrtsystem Unternehmen aus Europa, genauer gesagt aus Griechenland.

Ich bin die Reinkarnation von ihm, also ja🤠🥳🤡

https://de.m.wikipedia.org/wiki/Reinkarnation

Erst wenn die Moneten fließen

Wer schreibt diese schönen Texte und müsste es dann nicht auch mal steigen 🤔

11:04 tse STCOKENDEX HELLAS Zj2O TOIIOW3 39 m Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass OHB Hellas mit dem Erwerb des BrainChip Akida Neuromorphic Processor einen großen Schritt in Richtung Spitzentechnologie gemacht hat! Unser Ingenieurteam ist in den Bereich des neuromorphen Computings eingetaucht und hat dessen grenzenloses Potenzial zur Revolutionierung der Künstlichen Intelligenz (KI) erkundet. Die neuromorphe Verarbeitung birgt ein immenses Potenzial für KI-Anwendungen, da sie die Architektur des Gehirns nachahmen kann und eine hohe Effizienz und Anpassungsfähigkeit bei der Datenverarbeitung bietet. Dies ist besonders wichtig in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen und hohen Rechenanforderungen, wie es bei verschiedenen Raumfahrtanwendungen der Fall ist. Alexis Chatzistylianos und Antonis Karteris haben erste Experimente mit einem Spiking Neural Network (SNN) zur Bildklassifizierung durchgeführt, um die Leistung des neuromorphen Prozessors zu bewerten und ihn mit herkömmlichen CPU- und GPU-Architekturen zu vergleichen. Das neuronale Netzwerk basiert auf der AkidaNet-Architektur und das quantisierte Modell, das auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurde, wurde aus dem Akida-Modell zOO gewonnen und in ein Akida-kompatibles SNN umgewandelt. Es besteht aus 1,4 Millionen Parametern, 32 neuronalen Prozessoren (NPs) und einem Quantisierungsschema von 8- Hinterlassen Sie Ihre Gedanken hier... Startseite Mein Netzwerk Post 46 7:58 < Benachrichtigungen @ Post Stellenangebote 5G (33