ماسساچۋسەتس تەحنولوگيالىق ينستيتۋتىنىڭ عالىمدارى جاساندى ينتەللەكتىگە وزگەرمەلى جاعدايلاردا كۇردەلى تاپسىرمالاردى ءتيىمدى ورىنداۋعا كومەكتەسەتىن جاڭا MBTL (Model-Based Transfer Learning) الگوريتمىن جاسادى.
بۇل ءادىس وقىتۋ تيىمدىلىگىن 5–50 ەسە ارتتىرىپ, رەسۋرستار مەن مالىمەتتەردى از قولدانا وتىرىپ, جوعارى ناتيجەگە جەتۋگە مۇمكىندىك بەرەدى. MBTL ەڭ ماڭىزدى تاپسىرمالاردى تاڭداپ, ي مودەلدەرىنىڭ جۇمىسىن وڭتايلاندىرادى. مىسالى, باعدارشامداردى باسقارۋدا جالپى قوزعالىسقا اسەر ەتەتىن باستى قيىلىستاردى انىقتايدى. الگوريتم جول قوزعالىسىن باسقارۋ مەن مەديتسينالىق تالداۋ سەكىلدى سالالاردا جي ونىمدىلىگىن ارتتىرىپ, ناقتى جۇيەلەرگە بەيىمدەلە وتىرىپ, شەشىم ۇسىنادى.
ەجەلگى بالىق زاۋىتى
بەليزدە ارحەولوگتەر مايا وركەنيەتى پايدا بولعانعا دەيىن 4000 جىل بۇرىن اڭشىلار مەن تەرىمشىلەر تۇرعىزعان ەجەلگى بالىق اۋلاۋ ارنالارىنىڭ كەشەنىن تاپتى.
عالىمداردىڭ ەسەپتەۋىنشە, بۇل اۋقىمدى قۇرىلىس جىلىنا 15 000 ادامدى ازىقپەن قامتاماسىز ەتىپ وتىرعان. زەرتتەۋلەر كورسەتكەندەي, يرەك ارنالار جۇيەسى تەك بالىق اۋلاۋعا پايدالانىلعان. ارنالار جىل سايىنعى تاسقىن سۋدى ارنايى باسسەيندەرگە باعىتتاپ, مىڭداعان بالىقتى ۇستاۋعا مۇمكىندىك بەرگەن. قۇرىلىم دروندار مەن سپۋتنيكتەردەن تۇسىرىلگەن سۋرەتتەردى تالداۋ كەزىندە تابىلدى.
كيبەرشابۋىلدىڭ الدىن الادى
رەسەي ينجەنەرلەرى كيبەرشابۋىلداردىڭ الدىن الاتىن قاۋىپسىزدىك جۇيەسىن جاسادى.
«InnoDragon» پلاتفورمالاردىڭ وسال تۇستارىن انىقتاپ, كيبەرشابۋىلداردىڭ الدىن الادى. جۇيە كوپساتىلى تالداۋ نەگىزىندە تەحنيكالىق ءارى ادامي فاكتورلاردى ەسكەرە وتىرىپ جۇمىس ىستەيدى.«InnoDragon» تسيفرلىق اكتيۆتەردى ءتيىمدى باسقارۋعا, قولجەتىمدىلىك دەڭگەيلەرىن باقىلاۋعا, پايدالانۋشىلاردىڭ ارەكەتتەرىن قاداعالاۋعا مۇمكىندىك بەرەدى. جۇيە ءدال سول ساتتە پورتتاردى, ۆەب-قوسىمشالاردى, ۇيىم سايتتارىن سكانەرلەپ, تونەتىن قاۋىپ تۋرالى ەگجەي-تەگجەيلى ەسەپتەردى اۆتوماتتى تۇردە دايىنداپ بەرە الادى.