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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11

Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы. Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой... В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу. Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности: 1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть. 2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить. Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где? #games

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #turing

当前筛选 #turing清除筛选
Kun.uz AI

@kunuzai · Post #232 · 08.03.2025 г., 03:48

🏆 AI texnologiyalarining asoschilari Turing mukofotini qo‘lga kiritdi! AI sohasidagi eng nufuzli mukofot — Turing mukofoti («kompyuter sohasidagi Nobel») bu yil Richard Sutton va Andrew Barto’ga topshirildi. Ularning 80-yillardagi tadqiqotlari bugungi sunʼiy intellektning asosini tashkil qilgan. Aynan ular yaratgan texnologiya (reinforcement learning — mashina o‘z tajribasidan o‘rganishi) AlphaGo va ChatGPT kabi loyihalar paydo bo‘lishiga sabab bo‘lgan. 🔸Mukofot qiymati — 1 million dollar. Kelajak haqida ikki olimning fikrlari farqli: biri sunʼiy intellekt insoniyatga katta foyda olib kelishiga ishonadi, ikkinchisi esa ehtiyotkor bo‘lish kerakligini aytmoqda. #Turing#Mukofot#AlphaGo#ChatGPT#SuniyIntellekt 📡@kunuzai

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #4272 · 19.03.2026 г., 01:39

2026 图灵奖授予量子密码学发明者 计算机协会 (Association for Computing Machinery) 于周三宣布,Charles Bennett 博士和 Gilles Brassard 博士因其在量子密码学及相关技术方面的开创性工作而共同荣获 2026 年图灵奖。该奖项通常被称为计算机领域的诺贝尔奖,奖金为 100 万美元。两位科学家于 1983 年发表研究,证明了量子地铁票无法伪造,并于 1984 年提出了 BB84 系统,该系统利用光子创建加密密钥,通过量子力学原理实现安全加密。Slashdot 🏷#Turing#Award#Quantum#Cryptography#BB84 📢频道👥群组📝投稿