TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #52 · 19.06

У Каца обстоятельный ролик про самокаты. Самое главное — приводятся исследования, показывающие, что на электросамокаты чаще пересаживаются именно с автомобиля и такси, а не с общественного транспорта. Это, пожалуй, был самый неоднозначный момент в спорах, в том числе в моих дискуссиях с некоторыми людьми в комментариях под предыдущими записями. Даже фанаты автомобилей в общем-то понимают, что снижение автомобилизации города это благо для всех его жителей, включая самих автомобилистов. Но некоторые сторонники автомобилей выступали против электросамокатов с риторикой «Пусть эти люди продолжают пешком ходить / на автобусах ездить». На деле рассматривается так называемая «проблема последней мили» — перемещение от крупного транспортного узла до точки назначения. И ее очень плохо решает рейсовый общественный транспорт, но хорошо решают такси, каршеринг и, с некоторыми поправками, личные авто. Средства микромобильности, к которым относятся велосипеды и самокаты, тоже призваны решать именно эту проблему. Так что да: электросамокатчик это по статистике чаще всего не выехавший на дорогу автомобилист (на своей машине или каршеринге/такси). Впрочем, выводы Кац, разумеется, делает самые банальные, ничего не говорящие о том, как решать проблему простым жителям здесь и сейчас. Надеяться на какую-то адаптацию городов в России для людей было бы очень наивно. P.S. Недавно проехался на кикшеринге с новым ограничением 20км/ч. По субъективным ощущениям стало сильно медленнее, но по часам — не сильно медленнее. Все ещё один из самых удобных способов перемещения по городу. #life https://youtu.be/UOSOPAlxwD4

Hashtags

Резултати

Намерени 50 подобни публикации

Търсене: #dl

当前筛选 #dl清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #4131 · 18.05.2024 г., 21:06

​​#DL 📱 Zeus New Pytorch Ecosystem Tool Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads. 🖥Github ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #691 · 05.10.2025 г., 07:41

#dl Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12. https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #506 · 13.11.2023 г., 08:30

#dl Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing. Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 5Следваща