#jupyter_notebook
DINOv2 is a powerful AI model from Meta AI that learns to understand images without needing labeled data, using self-supervised learning. It was trained on 142 million images and creates strong visual features that work well for many tasks like image classification, depth estimation, and segmentation without extra fine-tuning. You can use its pretrained models easily with simple classifiers, saving time and effort. DINOv2 is efficient, scalable, and performs better than many other models, making it great for building versatile computer vision applications quickly and accurately. It’s open-source and ready to use with PyTorch.
https://github.com/facebookresearch/dinov2
🚢Lloyd’s Agency Network переходит под управление Lloyd’s List Intelligence.
Страховой рынок Lloyd’s передаёт управление Lloyd’s Agency Network провайдеру морских данных Lloyd’s List Intelligence (LLI)с апреля текущего года.
Решение объединяет одну из старейших портовых информационных сетей судоходства с цифровой аналитической платформой.
LLI - возьмёт на себя администрирование глобальной сети, включая аккредитацию агентов, контроль стандартов качества и агентские соглашения.
Сеть Lloyd’s Agents ведёт историю с 1811 года и традиционно обеспечивала локальную экспертизу и отчётность по инцидентам для рынка морского страхования.
Интеграция позволит усилить верификацию событий и повысить качество данных в регионах повышенного риска, где спутниковый трекинг требует подтверждения из локальных источников. Для судоходной отрасли шаг означает дальнейшую цифровизацию страховой экосистемы и сближение трекинга судов, аналитики и портовой информации.
Бренд Lloyd’s Agents сохранится, оставаясь связанным со страховым рынком Lloyd’s, но станет частью единой интеллектуальной платформы LLI.
📌Lloyd’s — британский страховой рынок, основанный в 1688 году в Лондоне, специализируется на специализированном и морском страховании. Работает как рынок синдикатов, объединяющий частных и институциональных андеррайтеров.
#MarineInsurance#Lloyds#MaritimeData#ShippingRisk#LLI