Воздушное такси: Оптимизация маршрутов с помощью ИИ

Новая система, основанная на машинном обучении с подкреплением, позволяет значительно сократить время в пути для пассажиров воздушного транспорта, учитывая наземную и воздушную инфраструктуру.

Новая система, основанная на машинном обучении с подкреплением, позволяет значительно сократить время в пути для пассажиров воздушного транспорта, учитывая наземную и воздушную инфраструктуру.

Broadcom, в отличие от Nvidia, не пытается сделать GPU, который умеет все. Они делают чипы, заточенные под конкретные задачи. Как, знаете, хороший костюм – сидит идеально, но только на одном человеке. Это называется ASIC – специализированная интегральная схема. Звучит сложно, да? Просто представьте, что это как выбрать обувь – для бега нужны кроссовки, для офиса – туфли, а для покорения Эвереста… ну, вы поняли. Они напрямую работают с клиентами, чтобы сделать чип, который идеально подходит для их нужд. Это как заказать пиццу – без ананасов, пожалуйста!

По правде говоря, в начале 2025 года эти акции казались мне довольно дешевыми. Все переживали, что искусственный интеллект прикончит Google Search. Ну, знаете, классика: новая технология, старый бизнес, все в этом духе. Но, как это часто бывает, страхи оказались преувеличенными. Alphabet не просто выжила, она умудрилась превратить потенциальную угрозу в преимущество. И теперь все говорят о том, что это одна из самых перспективных компаний в области ИИ. Как будто они что-то изобрели, а не просто вовремя переключились на другую волну.

Стоимость сделки рассчитана на основе формы SEC 4 по средней взвешенной цене покупки ($127.71); стоимость после сделки рассчитана на основе цены закрытия 22 января 2026 года ($125.90). Ах, эти цифры! Они как танцующие слоны – неуклюжие, но запоминающиеся.
![На основе анализа подвыборки планет, исследование демонстрирует, что оптимизация по различным критериям - размер выборки [latex]\eqref{2}[/latex], разнообразие [latex]\eqref{3}[/latex] и значимость [latex]\eqref{6}[/latex] - приводит к различным вкладам отдельных планет в общий бюджет времени TT или в значение целевой функции, выявляя сложные взаимосвязи между стратегиями отбора и их результатами.](https://arxiv.org/html/2601.21020v1/comparison_greedy_methods.png)
Новое исследование предлагает эффективную стратегию выбора экзопланет для наблюдений миссии Ariel, позволяющую максимизировать научную отдачу.