Программное обеспечение: Упадок и Размышления

График падающих акций

Маркетинговые брошюры обещали нам, что программное обеспечение «поглотит мир». Теперь же, крупные игроки, такие как Microsoft, Palantir и ServiceNow, демонстрируют заметное снижение котировок. Индекс iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV) в январе просел на 16%, а последние два дня месяца стали особенно болезненными после публикации отчетности Microsoft, ServiceNow и SAP. Забавно, как быстро рушатся иллюзии.

Deckers: Удобная обувь, хитрые инвесторы

С момента IPO в 1993 году акции выросли на 9 660%. Девять тысяч шестьсот шестьдесят! Это как если бы вы купили себе латте в 1993-м и сейчас на него могли бы купить небольшой остров. И это, знаете, гораздо лучше, чем инвестировать в очередной стартап, который обещает изменить мир, а через месяц закрывается.

Риски в документах: поиск слабых мест с помощью интеллектуального тестирования

Конвейер обнаружения рискованных факторов позволяет выявлять и анализировать ключевые признаки, способные спровоцировать нежелательные события, обеспечивая структурированный подход к оценке и смягчению потенциальных угроз.

Новый подход к валидации систем интеллектуальной обработки документов фокусируется на выявлении разнообразных рисков, а не на достижении пиковой производительности.

Оптимальное распределение агентов: новый подход к управлению покрытиями

В ходе исследования продемонстрировано, что система из 88 агентов способна поддерживать заданную структуру при изменяющейся плотности, адаптируясь к её сжатию, расширению и даже разделению на бимодальное распределение в моменты времени t=1, t=2, t=4 и t=6 условных единиц.

Исследование предлагает инновационный метод управления группой агентов для эффективного покрытия изменяющейся территории, основанный на принципах оптимального транспорта.

Траектория Победы: Обучение Автономных Гоночных Автомобилей

Итеративное обучение, ориентированное на траектории, формирует архитектуру, в которой система не конструируется, а эволюционирует посредством последовательных циклов, предсказывая будущие точки отказа в каждом архитектурном решении.

Новый подход к оптимизации траекторий для автономных гоночных автомобилей позволяет значительно сократить время круга благодаря учету специфики трассы и динамики транспортного средства.