Rund ums Thema , allgemeine Artikel für Leseratten. WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Dallas

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28. Dec, 12:25:31 Uhr, Lang & Schwarz
Kommentare 3.507
7FÜR7.
7FÜR7., 10. Okt 10:41 Uhr
0

Ich liebe es.💪💪💪

Na na na … wir sind doch hier nicht bei Mc.Do.nalds
Ravn_47
Ravn_47, 10. Okt 10:03 Uhr
3

https://www.linkedin.com/posts/ulrich-moeller-cobots_cobotuli-ai-robotics-activity-7250029584086106113-I3mE?utm_source=share&utm_medium=member_android

Ich liebe es.💪💪💪
Dallas
Dallas, 10. Okt 9:40 Uhr
2
https://www.linkedin.com/posts/david-mayers-02942338_idshasvision-eventbasedsensor-visionshow-ugcPost-7249747668753690625-R9rc?utm_source=share&utm_medium=member_android
Dallas
Dallas, 10. Okt 9:40 Uhr
1
https://www.linkedin.com/posts/aigpt_tech-innovation-meta-ugcPost-7250014839337590784-rDtX?utm_source=share&utm_medium=member_android
Dallas
Dallas, 10. Okt 9:40 Uhr
2
https://www.linkedin.com/posts/ulrich-moeller-cobots_cobotuli-ai-robotics-activity-7250029584086106113-I3mE?utm_source=share&utm_medium=member_android
D
Drosselbart, 9. Okt 14:15 Uhr
3
https://www.edgeir.com/brainchip-advances-edge-ai-with-ultra-low-power-processing-20241008
D
Drosselbart, 9. Okt 13:59 Uhr
1
https://www.eenewseurope.com/en/airbus-picks-multiverse-computing-for-quantum-inspired-gesture-recognition/
Dallas
Dallas, 8. Okt 18:45 Uhr
2
Zusammenarbeit mit der University of Waterloo soll Forschung im Bereich des neuromorphen Computing anstoßen, ausbauen und ernten Mercedes-Benz und die University of Waterloo haben eine Absichtserklärung zur Zusammenarbeit bei der von Prof. Chris Eliasmith geleiteten Forschung im Bereich des neuromorphen Computing unterzeichnet. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Algorithmen für fortschrittliche Fahrassistenzsysteme. Indem es die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt, könnte neuromorphes Computing KI-Berechnungen deutlich verbessern und sie schneller und energieeffizienter machen. Unter Wahrung der Fahrzeugreichweite könnten Sicherheitssysteme beispielsweise Verkehrszeichen, Fahrspuren und Objekte auch bei schlechter Sicht deutlich besser erkennen und schneller reagieren. Neuromorphes Computing hat das Potenzial, den Energiebedarf zur Verarbeitung von Daten für autonomes Fahren im Vergleich zu aktuellen Systemen um 90 Prozent zu senken.
Dallas
Dallas, 8. Okt 18:45 Uhr
0
Post in thread 'BRN Discussion Ongoing' https://thestockexchange.com.au/threads/brn-discussion-ongoing.1/post-438295
B
Boy22, 8. Okt 14:51 Uhr
2
https://www.tagesschau.de/wissen/forschung/physiknobelpreis-maschinelles-lernen-100.html#:~:text=Der%20US-Amerikaner%20Hopfield%20und,Komitee%20in%20Stockholm%20bekannt%20gab. Das wäre doch auch etwas für PVDM gewesen, aber der wurde ja schon in West-AUS dekoriert.
Jomani
Jomani, 8. Okt 14:33 Uhr
0
..... hinfallen, aufstehen Krone richten und weitergehen.
7FÜR7.
7FÜR7., 8. Okt 10:31 Uhr
0
Stimmt du hast ja deine eigene Te.l.egra.mm Gruppe bezüglich brainchip und akida! Viel Spaß weiterhin
.Perhaps.
.Perhaps., 8. Okt 10:29 Uhr
0
Aber macht mal weiter. Hab mich nur kurz selbst erinnert, wieviel Zeit ich hier mit täglichen Widersprüchen verbringen musste.
.Perhaps.
.Perhaps., 8. Okt 10:28 Uhr
0

Geben sie wenigstens zu dass er das gleiche Klopapier wie die brainchip vorgesetzten benutzt wenn er bei ihnen ist sir? Ich erinnere sie… sie stehen unter Eid! 👨‍⚖️

Nein, tut er nicht. Die Western Sydney University ist weit weg von Kalifornien.
.Perhaps.
.Perhaps., 8. Okt 10:24 Uhr
0
Zum besseren Verständnis hier mal eine Kopie eines Beitrags aus der TG-Gruppe: "Ein wirklich lesenswerter Artikel, der aufzeigt, warum neuromorphe Architekturen in Bezug auf Zulassungen und Zertifizierungen einen weiten Weg vor sich haben. Da die Entscheidungsprozesse nicht erklärbar und logisch überprüfbar sind, wird es zumindest in sicherheitsrelevanten Bereichen äußerst schwierig. "The lack of transparency in neuromorphic AI has significant implications for various applications. In critical domains such as healthcare, finance, and autonomous vehicles, the inability to explain or justify AI-driven decisions can lead to issues of trust, accountability, and safety. For instance, if a neuromorphic AI system recommends a particular medical treatment or denies a loan application, it may be crucial to understand the reasoning behind these decisions to ensure fairness and detect potential biases." https://www.linkedin.com/pulse/transparency-black-box-problem-neuromorphic-vs-ai-john-mel%C3%A9ndez-jbdoc/
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