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Kognitiver Rechnenmarkt

Das Unternehmen bietet eine detaillierte Analyse der Markt- und Zukunftsaspekte des Kognitives Rechnenmarktes. Sie konzentriert sich auf kritische und signifikante Daten, was die Untersuchung zu einem sehr wichtigen Instrument für Experten, Analysten und Manager macht, um eine leicht zugängliche Analyse zu erhalten. Der Bericht enthält eine umfassende Analyse der Prognose der Entwicklung der Größe des Kognitives Rechnen marktes von 2018-2025.

Der Bericht enthält vollständige Informationen über die wichtigsten Akteure des Kognitives Rechnen marktes auf der ganzen Welt. Darüber hinaus werden deren Marktanteile nach verschiedenen Regionen, mit der Unternehmens- und Produkteinführung und deren Position auf dem Kognitives Rechnen markt dargestellt. Darüber hinaus berücksichtigt der Bericht ihre Marketingstrategien zusammen mit den jüngsten Schlüsselentwicklungen sowie einen allgemeinen Überblick über das Geschäft. Darüber hinaus berücksichtigt der Bericht die Faktoren, die das Marktwachstum antreiben und die Beschränkungen dieses Marktes.

Unsere besten Analysten haben den Marktbericht unter Bezugnahme auf die Lagerbestände und die von den Hauptakteuren angegebenen Daten untersucht: 3M Company, Google Inc., Hewlett-Packard Development Company, L P, International Business Machine Corporation, Microsoft Corporation, Nuance Communications Inc., Oracle Corporation, Sa Institute Inc., Sap, Tibco Software Inc.

Verfügbarer Beispielbericht in PDF-Version entlang der Grafiken und Abbildungen

Welche Erkenntnisse können die Leser aus dem Kognitives Rechnen marktbericht ziehen?

• Eine kritische Studie des Kognitives Rechnen marktes auf der Grundlage von Segment 1, Segment 2, Segment 3 und Segment 4
• Lernen Sie das Verhaltensmuster jedes Akteurs auf dem Kognitives Rechnen markt kennen – Produkteinführungen, Erweiterungen, Kooperationen und Übernahmen auf dem aktuellen Markt
• Untersuchung und Untersuchung der Fortschrittsaussichten der globalen Kognitives Rechnen landschaft, die Einnahmen, Produktion und Verbrauch sowie historische und prognostische Daten umfasst.
• Verstehen wichtiger Triebkräfte, Einschränkungen, Chancen und Trends (DROT-Analyse)
• Wichtige Trends, wie z.B. Kohlenstoff-Fußabdruck, F&E-Entwicklungen, Prototyp-Technologien und Globalisierung

Globale Segmentierung des Kognitives Rechnen marktes:

Der Markt wird in erster Linie nach der Produktart aufgeteilt: On-Premises Software, Cloud-Based Services

Nach den Endbenutzern/Anwendungen geordnet, deckt dieser Bericht die folgenden Segmente ab: Healthcare, BFSI, Retail, Government (Defense), IT & Telecom, Security

Der Kognitives Rechnen marktbericht beantwortet die folgenden Fragen:

• Welche Akteure halten den bedeutenden Anteil am Kognitives Rechnen markt und warum?
• Welche Strategien entwickeln die Akteure des Kognitives Rechnen marktes, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen?
• Warum wird von der Region erwartet, dass sie den globalen Kognitives Rechnen markt anführt?
• Welche Faktoren wirken sich negativ auf das Wachstum des Kognitives Rechnen marktes aus?
• Wie hoch wird der Wert des globalen Kognitives Rechnen marktes bis Ende 2026 sein?

Kaufanfrage oder die individuelle Anpassung des Berichts:

Die Wettbewerbslandschaft

• Strategien der Hauptakteure und angebotene Produkte
• Potenzial- und Nischensegmente, geografische Regionen mit vielversprechendem Wachstum
• Eine neutrale Perspektive auf die Marktleistung
• Informationen, die für die Marktakteure unverzichtbar sind, um ihre Marktpräsenz zu erhalten und zu verbessern

Es gibt 13 Kapitel für die Kognitives Rechnen marktübersicht:

Kapitel 1:Marktübersicht, Treiber, Einschränkungen und Möglichkeiten, Segmentierungsübersicht
Kapitel 2:Marktwettbewerb durch die Hersteller
Kapitel 3:Produktion nach Regionen
Kapitel 4:Verbrauch nach Regionen
Kapitel 5:Produktion, nach Arten, Einnahmen und Marktanteil nach Arten
Kapitel 6:Verbrauch, nach Anwendungen, Marktanteil (%) und Wachstumsrate nach Anwendungen
Kapitel 7:Vollständige Profilierung und Analyse der Hersteller
Kapitel 8:Analyse der Herstellungskosten, Analyse der Rohstoffe, regionale Herstellungskosten
Kapitel 9:Industrielle Kette, Beschaffungsstrategie und nachgeschaltete Einkäufer
Kapitel 10:Analyse der Marketingstrategie, Vertriebspartner/Händler
Kapitel 11:Analyse der Marktwirkungsfaktoren
Kapitel 12:Marktprognose
Kapitel 13:Ergebnisse und Schlussfolgerungen der Kognitives Rechnen forschung, Anhang, Methodik und Datenquelle

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Algorithmus gibt Robotern ein instinktives Verständnis dafür, wie man Werkzeuge benutzt.

A*STAR-Forscher haben in Zusammenarbeit mit Kollegen in Japan eine Methode entwickelt, mit der Roboter ein Objekt automatisch als potenzielles Werkzeug erkennen und nutzen können, obwohl sie es noch nie zuvor gesehen haben.

Für den Menschen ist die Fähigkeit, Werkzeuge zu erkennen und einzusetzen, fast instinktiv. Es gibt auch viele Beispiele, in denen der Werkzeuggebrauch fest mit dem Gehirn von Tieren verbunden zu sein scheint: Einige Vögel und Primaten benutzen Stöcke oder Steine, um zum Beispiel Nahrung zu erhalten. Ein vorgeschlagener Grund für diese neurologisch eingebettete Fähigkeit, Werkzeuge zu benutzen, ist, dass das Gehirn des Tieres das äußere Objekt als eine Erweiterung seines eigenen Körpers wahrnimmt. Inspiriert von dieser Idee entwickelten Keng Peng Tee und seine Kollegen vom A*STAR Institute for Infocomm Research sowie Gowrishankar Ganesh vom CNRS-AIST Joint Robotics Laboratory in Tsukuba, Japan, einen Algorithmus, der es Robotern ermöglicht, Werkzeuge zu erkennen und sofort einzusetzen, die sie noch nie zuvor gesehen haben.

Frühere Forschungen von Ganesh haben gezeigt, dass das menschliche Gehirn ein Glied nicht nur an seinen körperlichen Eigenschaften, sondern auch an seiner Funktionalität erkennt. Aufbauend auf dieser Erkenntnis schlugen Ganesh und das A*STAR-Team vor, dass ein Roboter das Potenzial eines Werkzeugs erkennen kann, indem er seine Form mit der seiner eigenen Hand und seines Arms vergleicht, wenn er zur Erreichung derselben Aufgabe eingesetzt wird. Sie schrieben einen Algorithmus auf der Grundlage dieser Idee und testeten ihn, indem sie einem Roboter die Aufgabe stellten, eine Scheibe ohne zu greifen zu einem gewünschten Endpunkt auf einem Tisch zu bewegen. Dabei zog der Roboter entweder die Scheibe zu sich selbst, schob sie weg oder schob sie zur Seite.

„Der Roboter ist so programmiert, dass er die Aufgabe selbstständig erledigen kann, dargestellt durch eine Handformschablone“, erklärt Tee. „Wenn die Aufgabe nicht erledigt werden kann, weil die Arme z.B. nicht lang genug sind, kann der Roboter ein brauchbares Werkzeug erkennen, indem er die Werkzeugform mit der Handformschablone abgleicht.“

So ermöglichte der Algorithmus dem Roboter, erfolgreich zu erkennen, wann eine Aufgabe ohne Werkzeug nicht ausgeführt werden kann, ein unbekanntes Objekt als potenzielles Werkzeug zu identifizieren und dann das Werkzeug zur Erfüllung der Aufgabe zu verwenden. „Als nächstes werden wir uns mit dem automatischen Lernen der Funktionen befassen, die die vorhandenen Fähigkeiten repräsentieren, anstatt Handformvorlagen vorzubereiten“, sagt Tee.

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