Если вы ненавидите беспорядок от ИИ, новая функция разбиения вкладок в Vivaldi — для вас.

Вы можете легко перекомпоновать элементы, физически захватывая вкладки и перетаскивая их туда, куда вам нужно на странице, что позволяет создавать макеты бок о бок или в виде сетки.

Нейронавигация с дополненной реальностью: точное наведение для неинвазивной стимуляции мозга

Оптическая система нейронавигации, использующая многокамерное отслеживание и дополненную реальность, повышает точность процедур транскраниальной магнитной стимуляции за счет отслеживания черно-белых оптических меток на катушке и пациенте в режиме реального времени, что позволяет осуществлять прецизионное позиционирование и идентификацию мишени посредством визуализации в Unity 3D.

Новая система на базе компьютерного зрения и оптических маркеров обеспечивает точную и доступную навигацию для процедур транскраниальной магнитной стимуляции.

Глобус перемен: как интерактивные сферы помогают говорить об изменении климата

Разработка дополнительных дисплеев исследует два подхода: использование плавающих оверлеев и фиксированных глобулярных областей, каждый из которых предлагает уникальный способ интеграции информации в рабочее пространство.

Новое исследование посвящено потенциалу сенсорных сферических дисплеев в качестве инструмента для вовлечения посетителей музеев в обсуждение климатических проблем и повышения осведомленности об окружающей среде.

Доходы Xbox резко упали — и собственный линейный состав игр Microsoft является причиной, что вызывает серьезные вопросы о контент-стратегии платформы в 2026 году.

Некоторые люди полагают, что недавние изменения в Game Pass приводят к снижению доходов, но финансовый директор Microsoft, Эми Худ, заявила во время недавней веб-трансляции, что они на самом деле ожидают *увеличения* доходов от Game Pass в следующем квартале. Если это произойдет, было бы удивительно думать, что Game Pass несет ответственность за текущее падение доходов.

Обучение схемами: как мозг обобщает опыт и строит абстрактные модели мира

Иерархическая модель активного вывода, основанная на схемах (S-HAI), демонстрирует способность к формированию высокоуровневых планов, отображаемых на предпочтения в пространственной навигации, что позволяет агенту эффективно ориентироваться в среде и адаптировать стратегии перехода между целями, как подтверждается анализом переходных матриц, обученных на задачах ABCD и ABCB, где S-HAI превосходит традиционные модели за счёт обобщения опыта между блоками задач.

Новая теоретическая модель объясняет, как иерархическое активное предсказание и обучение схемами позволяют агентам быстро адаптироваться к новым задачам и эффективно использовать накопленные знания.