Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Dzięki AI i technologii rozpoznawania twarzy psy mogą robić zakupy on-line
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Ciekawostki
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Oszczędzanie to niezbędna umiejętność w dzisiejszych czasach. Coraz bardziej zyskuje na znaczeniu, głównie ze względu na nieustannie rosnące koszty życia. Jednym z niezwykle prostych, a jednocześnie wyjątkowo skutecznych sposobów na kontrolowanie domowego budżetu, pozostaje regularne śledzenie gazetek promocyjnych. Dzięki nim da się świadomie zaplanować zakupy, porównywać ceny oraz wybierać najlepsze oferty, co pozwala na zgromadzenie pokaźnych oszczędności w perspektywie długoterminowej.
Najlepsza aplikacja z gazetkami - czym się charakteryzuje? Tego typu oprogramowanie powinno być przede wszystkim bezpłatne. Ogromną zaletę stanowi ponadto brak konieczności zakładania konta i podawania danych osobowych, czego spora część użytkowników wolałaby uniknąć. Godna uwagi aplikacja z promocjami jest prosta do pobrania i jednocześnie intuicyjna w obsłudze. Dzięki temu może z niej korzystać praktycznie każdy, nawet starsze osoby, dopiero uczące się korzystać ze smartfona. Na wyróżnienie zasługuje zwłaszcza strona: https://www.gazetkowo.pl/aplikacja-mobilna. Posiada bowiem wiele interesujących, a także przydatnych funkcji, między innymi:
sporządzanie listy zakupów, przeglądanie aktualnych gazetek, sprawdzanie marketów w najbliższej okolicy, zapoznawanie się z harmonogramem niedziel handlowych, wyszukiwanie promocji na konkretny produkt w różnych punktach, obserwowanie ulubionych sklepów, aby dostawać powiadomienia o korzystnych dla siebie ofertach. Nie da się więc zaprzeczyć, że jest to najlepsza aplikacja z gazetkami. Pozwala na zrobienie tańszych, bardziej przemyślanych zakupów, co z pewnością pozytywnie wpłynie na proces oszczędzania. Ułatwia tym samym planowanie posiłków z wyprzedzeniem, aby uniknąć marnowania żywności.
Gazetki promocyjne - Android Każdy system operacyjny posiada dedykowane mu aplikacje. Dzięki temu działają one szybko i sprawnie, zapewniając płynne oraz bezproblemowe przeglądanie dostępnych ofert. W przypadku posiadania smartfona z systemem Android, aplikacja z gazetkami - Google Play doskonale się sprawdzi. Możliwość ekspresowego porównywania cen i dostępność różnorodnych promocji w jednym miejscu gwarantuje, że wspomniane oprogramowanie okaże się niezwykle przydatne dla osób, które pragną zacząć świadomie zarządzać swoimi finansami.
Apka z gazetkami na Androida wykorzystuje wiele interesujących możliwości, oferowanych przez ten system. Mowa tutaj chociażby o integracji z powiadomieniami, które informują o nowych gazetkach i atrakcyjnych ofertach, a także o opcji zsynchronizowania z innymi aplikacjami, zainstalowanymi na konkretnym urządzeniu. Wszystkie te zalety sprawiają, że korzystanie z oprogramowania okazuje się niesamowicie komfortowe, a użytkownicy mogą cieszyć się niezawodnym dostępem do najnowszych promocji w dowolnym momencie, bez obaw o zacinanie się czy inne problemy, bezpośrednio związane z działaniem aplikacji.
Aplikacja gazetki promocyjne - iOS Kolejnym niezwykle popularnym systemem operacyjnym w wielu smartfonach pozostaje iOS, stworzony przez firmę Apple. On również potrzebuje specjalnie przystosowanych programów. Dzięki temu potrafią efektywnie działać i tym samym spełniać wszystkie swoje funkcje, jakich oczekują użytkownicy. Aby uzyskać dostęp do interesujących promocji, wystarczy odwiedzić stronę internetową https://apps.apple.com/pl/app/gazetkowo-gazetki-sklepowe/id1439014330. Dzięki niej da się zainstalować doskonałą aplikację do sprawdzania cen produktów. Instalacja jest ekspresowa i wyjątkowo prosta, więc nie trzeba rezerwować na nią dużo czasu ani doskonale obsługiwać smartfona, celem poradzenia sobie z całym procesem. Perfekcyjne zoptymalizowanie systemu oraz programu gwarantuje:
wysoką wydajność, niezawodne działanie, płynne funkcjonowanie, zminimalizowanie ryzyka wystąpienia błędów, szybki i sprawny dostęp w dowolnym momencie. Wszystkie te zalety mają za zadanie zagwarantować użytkownikowi maksymalny komfort podczas korzystania z aplikacji z promocjami. Ułatwia to planowanie budżetu oraz kontrolowanie bieżących zakupów. Takie usprawnienia są współcześnie niezbędne, jeżeli prowadzi się szybki tryb życia i tym samym pragnie się maksymalnie zoptymalizować wykonywanie codziennych obowiązków.
Aplikacja do sprawdzania cen produktów - nieoczywiste zalety Możliwość zaoszczędzenia pieniędzy jest największym atrybutem aplikacji do promocji w sklepach. Nie oznacza to jednak, że stanowi jedyną zaletę zainstalowania tego typu oprogramowania. Powinno się również zwrócić uwagę na:
ogromną oszczędność czasu, opcję spersonalizowania otrzymywanych ofert, regularne powiadomienia o pojawiających się okazjach, ekspresowy dostęp do bieżących promocji w dowolnym momencie, możliwość porównywania cen określonych produktów w różnych sklepach, dodatkowe atuty, takie jak chociażby tworzenie list zakupów bezpośrednio w aplikacji. Ponadto tego typu rozwiązanie okazuje się niezwykle przyjazne dla środowiska. Gazetki sklepowe w aplikacji stanowią perfekcyjną alternatywę dla ich papierowych odpowiedników, ponieważ ułatwiają zredukowanie ilości zużywanego materiału. Zminimalizowanie zapotrzebowania na papier bezpośrednio przyczynia się do ochrony lasów. Mniejsze jest również zużycie surowców, gdyż proces powstawania tradycyjnej gazetki wymaga wykorzystania energii, nie tylko podczas drukowania, ale także przy transporcie do sklepów i klientów.
Aplikacja do promocji w sklepach - ile można zaoszczędzić? Regularne korzystanie z aplikacji do sprawdzania cen produktów potrafi przynieść zaskakująco duże oszczędności, które niekiedy mogą zszokować, jeżeli wcześniej nie miało się styczności z tego typu rozwiązaniami. Dzięki swobodnemu dostępowi do najnowszych gazetek promocyjnych i możliwości nielimitowanego porównywania cen produktów w różnych sklepach, użytkownicy mogą regularnie znajdować korzystne okazje. Pozwalają one obniżyć koszty zakupów o kilkanaście, a niekiedy nawet kilkadziesiąt procent. Gazetki promocyjne w aplikacji przeważnie oferują dodatkowe rabaty, różnorodne kupony oraz specjalne oferty, które są dostępne wyłącznie dla ich użytkowników. Przy systematycznym korzystaniu z takich narzędzi, roczne oszczędności potrafią sięgać nawet kilku tysięcy złotych, co stanowi znaczącą sumę w domowym budżecie.
Wielkość odłożonych dzięki aplikacji z promocjami pieniędzy zależy od kilku czynników. Przede wszystkim najważniejsze jest, aby korzystać z nich regularnie. Wiele osób sprawdza bieżące wyprzedaże codziennie, by niczego nie przegapić. Niekiedy bowiem pojawiają się wyjątkowo korzystne oferty, dostępne przykładowo tylko konkretnego dnia albo w określonych godzinach. Przejrzenie gazetki nie zajmuje wiele czasu, zwłaszcza jeżeli korzysta się ze spersonalizowanych ofert lub włączy się powiadomienia. Kolejnym istotnym aspektem pozostaje umiejętność poprawnego interpretowania zasad, na jakich udzielane są rabaty. Niektóre sklepy organizują bowiem dosyć skomplikowane promocje, jakich reguły nie zawsze łatwo jest zrozumieć. Ponadto upusty nie zawsze się sumują, a część produktów może być wykluczona z akcji.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Wielkie modele językowe (LLM) – takie jak osławiony ChatGPT – nie są w stanie samodzielnie się uczyć i nabierać nowych umiejętności, a tym samym nie stanowią egzystencjalnego zagrożenia dla ludzkości, uważają autorzy badań opublikowanych w ramach 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, głównej międzynarodowej konferencji dotyczącej komputerowego przetwarzania języków naturalnych.
Naukowcy z Uniwersytetu Technicznego w Darmstadt i Uniwersytetu w Bath stwierdzają, że LLM potrafią uczyć się, jeśli zostaną odpowiednio poinstruowane. To zaś oznacza, że można je w pełni kontrolować, przewidzieć ich działania, a tym samym są dla nas bezpieczne. Bezpieczeństwo ludzkości nie jest więc powodem, dla którego możemy się ich obawiać. Chociaż, jak zauważają badacze, wciąż można je wykorzystać w sposób niepożądany.
W miarę rozwoju modele te będą prawdopodobnie w stanie udzielać coraz bardziej złożonych odpowiedzi i posługiwać się coraz doskonalszym językiem, ale jest wysoce nieprawdopodobne, by nabyły umiejętności złożonego rozumowania. Co więcej, jak stwierdza doktor Harish Tayyar Madabushi, jeden z autorów badań, dyskusja o egzystencjalnych zagrożeniach ze strony LLM odwraca naszą uwagę od rzeczywistych problemów i zagrożeń z nimi związanych.
Uczeni z Wielkiej Brytanii i Niemiec przeprowadzili serię eksperymentów, w ramach których badali zdolność LLM do radzenia sobie z zadaniami, z którymi wcześniej nigdy się nie spotkały. Ilustracją problemu może być na przykład fakt, że od LLM można uzyskać odpowiedzi dotyczące sytuacji społecznej, mimo że modele nigdy nie były ćwiczone w takich odpowiedziach, ani zaprogramowane do ich udzielania. Badacze wykazali jednak, że nie nabywają one w żaden tajemny sposób odpowiedniej wiedzy, a korzystają ze znanych wbudowanych mechanizmów tworzenia odpowiedzi na podstawie analizy niewielkiej liczby znanych im przykładów.
Tysiące eksperymentów, za pomocą których brytyjsko-niemiecki zespół przebadał LLM wykazało, że zarówno wszystkie ich umiejętności, jak i wszystkie ograniczenia, można wyjaśnić zdolnością do przetwarzania instrukcji, rozumienia języka naturalnego oraz umiejętnościom odpowiedniego wykorzystania pamięci.
Obawiano się, że w miarę, jak modele te stają się coraz większe, będą w stanie odpowiadać na pytania, których obecnie sobie nawet nie wyobrażamy, co może doprowadzić do sytuacji, ze nabiorą niebezpiecznych dla nas umiejętności rozumowania i planowania. Nasze badania wykazały, że strach, iż modele te zrobią coś niespodziewanego, innowacyjnego i niebezpiecznego jest całkowicie bezpodstawny, dodaje Madabushi.
Główna autorka badań, profesor Iryna Gurevych wyjaśnia, że wyniki badań nie oznaczają, iż AI w ogóle nie stanowi zagrożenia. Wykazaliśmy, że domniemane pojawienie się zdolności do złożonego myślenia powiązanych ze specyficznymi zagrożeniami nie jest wsparte dowodami i możemy bardzo dobrze kontrolować proces uczenia się LLM. Przyszłe badania powinny zatem koncentrować się na innych ryzykach stwarzanych przez wielkie modele językowe, takie jak możliwość wykorzystania ich do tworzenia fałszywych informacji.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Dermatolog Harald Kittler z Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu stanął na czele austriacko-australijskiego zespołu, który porównał trafność diagnozy i zaleceń dotyczących postępowania z przebarwieniami na skórze stawianych przez lekarzy oraz przez dwa algorytmy sztucznej inteligencji pracujące na smartfonach. Okazało się, że algorytmy równie skutecznie co lekarze diagnozują przebarwienia. Natomiast lekarze podejmują znacznie lepsze decyzje dotyczące leczenia.
Testy przeprowadzono na prawdziwych przypadkach pacjentów, którzy zgłosili się na Wydział Dermatologii Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu oraz do Centrum Diagnozy Czerniaka w Sydney w Australii.
Testowane były dwa scenariusze. W scenariuszu A porównywano 172 podejrzane przebarwienia na skórze (z których 84 były nowotworami), jakie wystąpiły u 124 pacjentów. W drugim (scenariuszu B) porównano 5696 przebarwień – niekoniecznie podejrzanych – u 66 pacjentów. Wśród nich było 18 przebarwień spowodowanych rozwojem nowotworu. Testowano skuteczność dwóch algorytmów. Jeden z nich był nowym zaawansowanym programem, drugi zaś to starszy algorytm ISIC (International Skin Imaging Collaboration), używany od pewnego czasu do badań retrospektywnych.
W scenariuszu A nowy algorytm stawiał diagnozę równie dobrze jak eksperci i był wyraźnie lepszy od mniej doświadczonych lekarzy. Z kolei algorytm ISIC był znacząco gorszy od ekspertów, ale lepszy od niedoświadczonych lekarzy.
Jeśli zaś chodzi o zalecenia odnośnie leczenia, nowoczesny algorytm sprawował się gorzej niż eksperci, ale lepiej niż niedoświadczeni lekarze. Aplikacja ma tendencję do usuwania łagodnych zmian skórnych z zaleceń leczenia, mówi Kittler.
Algorytmy sztucznej inteligencji są więc już na tyle rozwinięte, że mogą służyć pomocą w diagnozowaniu nowotworów skóry, a szczególnie cenne będą tam, gdzie brak jest dostępu do doświadczonych lekarzy. Ze szczegółami badań można zapoznać się na łamach The Lancet.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
W Journal of Medical Internet Research ukazał się opis eksperymentu, w ramach którego ChatGPT miał stawiać diagnozy medyczne i proponować dalsze działania na podstawie opisanych objawów. Algorytm poradził sobie naprawdę nieźle. Udzielił prawidłowych odpowiedzi w 71,7% przypadków. Najlepiej wypadł przy ostatecznych diagnozach, gdzie trafność wyniosła 76,9%, najgorzej poradził sobie z diagnozą różnicową. Tutaj jego trafność spadła do 60,3%.
Autorzy eksperymentu wykorzystali 36 fikcyjnych przypadków klinicznych opisanych w Merck Manual. Przypadki te są wykorzystywane podczas szkoleń lekarzy i innego personelu medycznego. Naukowcy z Harvard Medical School, Brigham and Women'a Hospital oraz Mass General Brigham wprowadzili do ChataGPT opisy tych przypadków, a następnie zadawali maszynie pytanie, dołączone w podręczniku do każdego z przypadków. Wykluczyli z badań pytania dotyczące analizy obrazów, gdyż ChatGPT bazuje na tekście.
Najpierw sztuczna inteligencja miała za zadanie wymienić wszystkie możliwe diagnozy, jakie można postawić na podstawie każdego z opisów. Następnie poproszono ją, by stwierdziła, jaki dodatkowe badania należy przeprowadzić, później zaś ChatGPT miał postawić ostateczną diagnozę. Na koniec zadaniem komputera było opisanie metod leczenia.
Średnia trafność odpowiedzi wynosiła 72%, jednak różniła się w zależności od zadania. Sztuczna inteligencja najlepiej wypadła podczas podawania ostatecznej diagnozy, którą stawiała na podstawie początkowego opisu przypadku oraz wyników dodatkowych badań. Trafność odpowiedzi wyniosła tutaj 76,9%. Podobnie, bo z 76-procentową trafnością, ChatGPT podawał dodatkowe informacje medyczne na temat każdego z przypadków. W zadaniach dotyczących zlecenia dodatkowych badań oraz metod leczenia czy opieki, trafność spadała do 69%. Najgorzej maszyna wypadła w diagnozie różnicowej (60,3% trafnych odpowiedzi). Autorzy badań mówią, że nie są tym zaskoczeni, gdyż diagnoza różnicowa jest bardzo trudnym zadaniem. O nią tak naprawdę chodzi podczas nauki w akademiach medycznych i podczas rezydentury, by na podstawie niewielkiej ilości informacji dokonać dobrego rozróżnienia i postawić diagnozę, mówi Marc Succi z Harvard Medical School.
Być może w przyszłości podobne programy będą pomagały lekarzom. Zapewne nie będzie to ChatGPT, ale rozwijane już systemy wyspecjalizowane właśnie w kwestiach medycznych. Zanim jednak trafią do służby zdrowia powinny przejść standardowe procedury dopuszczenia do użytku, w tym testy kliniczne. Przed nimi zatem jeszcze długa droga.
Autorzy opisanych badań przyznają, że miały one ograniczenia. Jednym z nich było wykorzystanie fikcyjnych opisów przypadków, a nie rzeczywistych. Innym, niewielka próbka na której testowano ChatGPT. Kolejnym zaś ograniczeniem jest brak informacji o sposobie działania i treningu ChataGPT.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Inżynierowie z Politechniki Federalnej w Lozannie (EPFL) wykorzystali ChatGPT-3 do zaprojektowania robotycznego ramienia do zbierania pomidorów. To pierwszy przykład użycia sztucznej inteligencji do pomocy w projektowaniu robotów. Eksperyment przeprowadzony przez Josie Hughes, dyrektor Laboratorium Obliczeniowego Projektowania i Wytwarzania Robotów na Wydziale Inżynierii EPFL, doktoranta Francesco Stellę i Cosimo Della Santinę z Uniwersytetu Technicznego w Delfcie, został opisany na łamach Nature Machine Intelligence.
Naukowcy opisali korzyści i ryzyka związane z wykorzystaniem systemów sztucznej inteligencji (SI) do projektowania robotów. Mimo tego, że ChatGPT to model językowy i generuje tekst, to dostarczył nam on istotnych wskazówek odnośnie fizycznego projektu i wykazał się wielkim potencjałem pobudzania ludzkiej kreatywności, mówi Hughes.
Naukowcy najpierw „przedyskutowali” z ChatGPT samą ideę robota, określili, czemu ma on służyć, opisali jego parametry i specyfikację. Na tym etapie rozmawiali z SI na temat przyszłych wyzwań stojących przed ludzkością oraz robotów-ogrodników, które mogą rozwiązać problem niedoborów siły roboczej przy uprawie roślin. Następnie, korzystając z faktu, że ChatGPT ma dostęp do danych naukowych, podręczników i innych źródeł, zadawali mu pytania o to na przykład, jakimi cechami powinien charakteryzować się przyszły robot-ogrodnik.
Gdy już cechy te zostały opisane i zdecydowano, że chodzi o robotyczne ramię zbierające pomidory, przyszedł czas na zapytanie się sztucznej inteligencji o takie szczegóły jak np. kształt chwytaka oraz poproszenie jej o dane techniczne ramienia oraz kod, za pomocą którego byłoby ono kontrolowane. Przeprowadzone przez SI obliczenia posłużyły nam głównie do pomocy inżynierom w implementacji rozwiązań technicznych. Jednak po raz pierwszy sztuczna inteligencja sformułowała tutaj nowe pomysły, mamy tutaj zatem do czynienia ze zautomatyzowaniem procesów wyższych poziomów poznawczych. Rola człowieka w całym procesie przesunęła się bardziej w stronę techniczną, mówi Stella.
Naukowcy zwracają też uwagę na problemy związane z wykorzystaniem podobnych systemów. Są to zarówno podnoszone już wątpliwości dotyczące plagiatów czy praw autorskich, jak i np. pytanie o to, na ile innowacyjna jest sztuczna inteligencja i na ile ulega schematom. ChatGPT zaproponował ramię do zbierania pomidorów, gdyż uznał pomidory za najbardziej wartościową uprawę, dla której warto zaprojektować robota. To zaś może po prostu oznaczać, że wybrał tą roślinę, która jest najczęściej opisywana, a nie tę, która jest najbardziej potrzebna.
Pomimo różnych zastrzeżeń uczeni uważają, że podobne do ChatGPT modele językowe mogą spełniać niezwykle użyteczną rolę. Specjaliści od robotyki muszą się zastanowić, jak wykorzystać te narzędzia w sposób etyczny i przynoszący korzyść społeczeństwu, mówi Hughes.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.