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Gestão de Frotas e Rastreamento de Veículos

O GNSS está sendo usado para rastrear e rastrear mercadorias, programar e controlar veículos e melhorar os processos de entrega “just-in-time”. O desempenho das economias modernas está intimamente ligado ao desempenho de seus sistemas de gerenciamento de frete e frota. A livre circulação de mercadorias depende fortemente do transporte rodoviário e a eficiência e eficácia da distribuição rodoviária têm um grande impacto nos sistemas de transporte.

Os sistemas de gerenciamento de frotas baseados no GNSS são usados para localizar veículos (por exemplo, caminhões, ônibus, carros da polícia, táxis) a fim de otimizar o gerenciamento de recursos, reduzir o tempo de viagem, aumentar a segurança e reduzir o consumo de combustível. Em 2009, o número de veículos equipados com sistemas de gerenciamento de frotas e rastreamento de veículos foi de 6 milhões na América do Norte e aproximadamente 5 milhões na União Europeia.

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Arquitetura de Aplicação

O núcleo de um sistema de rastreamento de veiculos em Natal é um sistema de rastreamento GNSS usado em conjunto com a transmissão de dados por meio do sistema de comunicações selecionado, por exemplo, GSM ou GPRS.

Essa combinação de tecnologia GNSS com cobertura sem fio GSM / GPRS pode acompanhar a posição de todos os recursos do rastreador em Natal, como veículos, pessoal, ativos e incidentes. Essas informações são enviadas para um servidor e podem ser visualizadas usando um Sistema de Informações Geográficas (GIS), onde é possível monitorar o local, paradas, inatividade e distância percorrida por cada item. Muitos sistemas mantêm os dados de rastreamento armazenados local ou centralmente, que podem ser recuperados para análises posteriores.

A unidade GNSS é essencial para identificar a posição do veículo. Os sistemas de rastreamento geralmente usam uma das seguintes arquiteturas, que sempre incluem um receptor GNSS:

Rastreamento passivo: O sistema de  rastreador para maquinas, bloqueador para moto, rastreamento de veiculos ,armazena a localização dos veículos, por meio de um receptor GNSS, e outros dados, como condição do veículo ou status do contêiner. Esses dados são armazenados e podem ser coletados e analisados ​​no final da viagem.
Rastreamento ativo: o dispositivo de rastreamento obtém a localização do veículo, através do receptor GNSS, e o envia através de um sistema de comunicação sem fio para um centro de controle em intervalos regulares ou se determinadas condições forem atendidas.

Rede celular em tempo real: a localização e a velocidade do veículo são transmitidas periodicamente por uma rede celular GSM para o rastreador para moto. O controlador acessa as informações fazendo logon no site do fornecedor, que exige uma taxa mensal, ou recebendo os dados diretamente em um telefone celular, o que requer uma conta de telefone celular.  As posições de caminhões ou mercadorias são atualizadas a cada poucos minutos, de acordo com as especificações do sistema.
Satélite em tempo real: os dados do veículo são transmitidos por satélite ao fornecedor e o controlador acessa os dados fazendo logon no site do fornecedor. Este método também exige uma taxa de assinatura mensal.
Um rastreamento de gerenciamento de frota é constituído pelos seguintes componentes:

Unidade embarcada (OBU), que inclui o receptor GNSS e outros tipos de sensores para coletar o status do veículo e da carga. Este dispositivo também poderá se conectar a um servidor de rastreamento central. As informações do veículo podem incluir latitude, longitude, altitude, odômetro computado, porta aberta ou fechada, quantidade de combustível, pressão dos pneus, ignição desligada, acender o farol, temperatura do motor, além de informações de carga e outros sensores do veículo.

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Console do driver, a maioria dos sistemas inclui um console do driver no qual o motorista pode registrar o início / fim do turno, rota usada, paradas, captadores, desistências e outras informações trabalhistas e comerciais que não podem ser adquiridas automaticamente. Esse console também pode ser usado para fornecer mensagens ou avisos aos drivers. Os avisos podem ser emitidos se os procedimentos ou cronogramas adequados não estiverem sendo seguidos.
Servidor de rastreamento central, com capacidade de receber, armazenar e publicar os dados de rastreamento em uma interface do usuário, que geralmente engloba um Sistema de Informações Geográficas.
Caracterização da Aplicação
Os principais benefícios dos aplicativos de gerenciamento de frota e rastreamento de veículos são [6]:

Melhor eficiência operacional da frota de veículos – o Fleet Management fornece às empresas dados operacionais da frota, permitindo a otimização e o planejamento dos recursos, melhorando os tempos de resposta, aumentando o número de serviços e usando as rotas mais adequadas.
Melhor atendimento ao cliente – saber se cada veículo da frota está em um determinado momento permite que as empresas forneçam aos seus clientes informações precisas sobre o local e a hora prevista de chegada dos veículos e / ou mercadorias transportadas nos veículos.

Redução do risco de roubo – Em caso de roubo, o veículo é facilmente localizável, o que torna possível agir imediatamente para recuperá-lo.
Manutenção facilitada da frota – Geralmente, os sistemas de gerenciamento de frota fornecem ferramentas para planejar a manutenção do veículo com base nas distâncias percorridas, fornecendo alarmes às atividades de inspeção e manutenção.

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Aplicação de regulamentos de transporte – O transporte de pessoas ou mercadorias normalmente segue regulamentações específicas, como áreas proibidas (por exemplo, algumas áreas não são permitidas para veículos que transportam mercadorias perigosas), limites de velocidade, normas trabalhistas (por exemplo, número máximo de horas consecutivas em que um motorista pode trabalhar) . Os sistemas de gerenciamento de frota permitem às empresas garantir que esses regulamentos estejam sendo seguidos por seus condutores.
Alguns dos setores que utilizam o gerenciamento de frota são:

Frotas de serviços públicos – As frotas que prestam serviços públicos (por exemplo, coleta de lixo, manutenção de estradas, frotas de táxi etc.) usam o GNSS para otimização de rotas, planejamento de serviços e determinação da resposta mais próxima.
Frotas de emergência e assistência – As frotas de emergência e assistência usam o GNSS para determinar qual é o veículo mais adequado para responder a uma solicitação de assistência.

Empresas de aluguel de carros – As empresas de aluguel de carros usam o GNSS para determinar o veículo mais próximo disponível para um cliente, monitorar os limites de milhagem ou área nos veículos alugados e como sistema anti-roubo.

Transporte e distribuição de mercadorias – As empresas de transporte de mercadorias usam o GNSS para monitorar o transporte de mercadorias, fornecendo informações aos clientes sobre sua carga e determinando o veículo mais próximo para retirada não programada.

Gerenciamento da força de vendas – As empresas com uma força de vendas móvel podem usar o GNSS para determinar o representante mais próximo em caso de visitas não programadas e monitorar a atividade, a quilometragem e o horário de trabalho de seus representantes.

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Transporte de mercadorias perigosas ou objetos de valor – As empresas de transporte de mercadorias perigosas ou objetos de valor estão usando o GNSS para monitorar em tempo real as mercadorias transportadas, dando suporte a alarmes quando o veículo se desvia da rota programada ou viola os regulamentos de transporte. Os sistemas de gerenciamento de frota para essas empresas normalmente oferecem suporte a funcionalidades do botão de pânico que enviarão a posição do veículo ao servidor central de rastreamento em caso de emergência ou roubo.

Transporte público – Os operadores de transporte público estão usando o GNSS para rastrear a frota de veículos, eventualmente redirecionar os veículos, se necessário, e fornecer informações ao usuário.
O uso do GNSS para gerenciamento de frota e rastreamento de veículos em determinados setores foi impulsionado por regulamentos e políticas de transporte. Um exemplo específico do uso de tais sistemas é para o transporte de animais na Europa, detalhado na seção a seguir.

Rastreamento de Transporte de Gado
A aplicação do posicionamento por satélite para rastreabilidade do gado está se tornando um objetivo geral de apoiar as políticas de transporte de gado. A regulamentação na Europa exige um sistema de navegação adequado que permita registrar e fornecer informações equivalentes às exigidas no diário de viagem e informações sobre a abertura / fechamento das portas de carregamento. Também requer um sistema de monitoramento e registro de temperatura que avise o motorista quando a temperatura no compartimento dos animais atingir o máximo de 30 ° C ou o mínimo de 5 ° C. [4]

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No transporte de gado, o GNSS permitirá:

Localize e rastreie e rastreie continuamente os veículos que transportam gado, a fim de aumentar a eficiência de todas as atividades relacionadas ao transporte de gado.
Gere relatórios sobre informações dos sensores, como temperatura, informações sobre portas de carregamento, sinais de alerta etc. para melhorar o bem-estar do animal.
Cálculo de rota ideal para especificar as estradas mais adequadas e, portanto, garantir uma entrega rápida e segura da carga.
Geofencing e alarmante.
Registro de dados para uso estatístico e de execução / governamental.

Exemplos de aplicação

Os dispositivos de gerenciamento de frota podem variar de dispositivos mais simples, sem qualquer interface com o usuário, ou dispositivos com interfaces gráficas homem-máquina e alguns podem ter interfaces com os diagnósticos de bordo do veículo ou outros sistemas específicos de veículos, como sensores de temperatura, portas sensores de abertura, etc. Embora geralmente esses sistemas estejam permanentemente conectados ao veículo, é possível (embora não usual) usar telefones celulares GNSS executando aplicativos específicos para gerenciamento de frota. Os dispositivos normalmente usados ​​para gerenciamento de frota são geralmente chamados de Rastreadores de veículos e são descritos em mais detalhes aqui.

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Esses sistemas podem ser vendidos como um produto em que o dispositivo de bordo é vendido ao cliente e o gerenciamento da frota pode ser feito por um aplicativo ou servidor fornecido com ele. A complexidade do aplicativo de gerenciamento pode variar de um aplicativo simples que mostra a posição dos veículos e pode gerar relatórios com base nos dados recebidos dos dispositivos de bordo para servidores em tempo real que podem ser personalizados com suporte a alarmes em tempo real e que podem fornecer serviços complexos encaminhamento, planejamento e relatórios personalizados. Como alternativa, alguns provedores oferecem esses sistemas como um serviço onde o equipamento pode ser alugado e os serviços centralizados são fornecidos como um serviço. Em alguns casos, até os custos de comunicação são gerenciados pelo provedor e uma taxa mensal por veículo monitorado é cobrada do cliente.

Os fornecedores de equipamentos e serviços de gerenciamento de frota são normalmente locais, com fornecedores específicos de cada país. Existem muitos provedores para listar aqui.

 

Referência

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10 coisas que você deve saber antes de obter seu diploma de justiça criminal

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4. Descubra tudo o que você precisa saber sobre credenciamento:

Quase todas as faculdades e universidades on-line que oferecem graus on-line se orgulham de alguma acreditação ou outra. Mas nem todas as acreditações são iguais. As acreditações de qualquer um dos oito órgãos regionais de acreditação, financiados pelo Departamento de Educação dos EUA e autorizados pelo departamento a conceder acreditações, são os mais valiosos e absolutamente isentos de riscos. Acreditações de outros órgãos são arriscadas. Dois estados – Michigan e Oregon – também publicaram listas negativas sobre quais faculdades e universidades não são reconhecidas, ou melhor, graus dessas faculdades e universidades não são reconhecidas. A lista do Michigan também contém uma lista de organismos de acreditação que não são reconhecidos. Faça questão de descobrir se a faculdade ou universidade em que você está pensando em ingressar não está em nenhuma dessas duas listas, porque o grau que você ganhar será inútil. Em resumo, evite faculdades e universidades conhecidas como fábricas de diploma.

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5. Conheça instituições com fins lucrativos, como a ITT Tech:

Instituições com fins lucrativos, como a ITT Tech, comercializam seus programas de forma muito agressiva. Embora essas instituições possam ter muitas coisas boas para eles, existem muitos pontos negativos que essas instituições não querem anunciar. Pesquise minuciosamente todos os aspectos antes de entrar em instituições com fins lucrativos, como a ITT Tech.

6. Descubra universidades com fins lucrativos, como a Universidade de Phoenix:

A Universidade de Phoenix é líder de mercado incontestável no setor de serviços educacionais com fins lucrativos. É também a maior e a mais antiga universidade que oferece graus on-line. É também um anunciante muito agressivo. Embora seja pioneiro na educação on-line e possa se orgulhar de muitas inovações no campo da educação on-line, nem tudo pode estar certo na Universidade de Phoenix. Verifique minuciosamente todos os fatos que eles não desejam anunciar e faça a sua escolha – não apenas use publicidade ou reputação passada.

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Fonte

O Re-Pivot Robotics Launch do Google é uma história da Smart Machine Doers

Em 2013, o Google iniciou um esforço ambicioso e chamativo para criar robôs. Isso não funcionou tão bem, então agora, em 2019, tudo começou de novo. Hardware é visto como o gargalo da evolução da aprendizagem profunda; na verdade, a empresa de inteligência artificial mais inteligente da Terra reconhece que menos robôs humanóides com software mais sofisticado é o caminho a percorrer!

A IoT está chegando, a 5G está chegando e precisaremos de robôs para isso. Lembre-se de Andy Rubin? Sim, esse cara! O Google vem reformulando discretamente um ambicioso mas problemático programa de robótica (NYT) que já foi liderado por um executivo que deixou a empresa em meio a acusações de assédio sexual.

Alfabeto é incrivelmente como um microcosmo do mundo. Um mundo bizarro onde o POTUS americano deve sentar-se com o Google para ter certeza de que está do nosso lado. Trump disse anteriormente que a empresa, junto com o Facebook e o Twitter, está “pisando em território muito problemático”.

O Google atende as forças armadas dos EUA, mas, ao explorar um produto de pesquisa censurado na China, pode até estar jogando dos dois lados. O futuro da robótica certamente envolve os dois lados, o que quer que aconteça com um acordo comercial ou parcerias com “rivais estratégicos”.

Os “Doers” da Smart Machine estão chegando
Os robôs foram capazes de pegar e mover objetos por décadas, mas apenas se eles foram programados com instruções exatas para concluir a tarefa. Redes neurais abriram novas fronteiras na pesquisa robótica. Agora, obviamente, o Google quer estar na frente do grupo.

Hardware e software estão convergindo. Os chips de IA feitos pela NVIDIA e os gigantes da G-MAFIA estão mudando o futuro de como os robôs serão escalados. Estamos nos aproximando da famosa 4ª aceleração da revolução industrial da cidade inteligente. Alfabeto não vai deixar isso para Waymo, ele precisa de um ataque coordenado além de apenas aprendizagem profunda e veículos autônomos.

Como os chips AI especializados são o futuro, e os fabricantes de chips estão se esforçando para descobrir quais designs prevalecerão, os robôs funcionais estão ficando mais inteligentes e melhores na execução de tarefas reais no mundo real.

Nos últimos tempos, os pesquisadores do Google AI criaram um braço robótico simples que entende a física de jogar objetos, o que é mais impressionante do que você imagina. Quando o Google comprou e depois vendeu o Boston Dynamics (mais tarde comprado pelo conglomerado japonês SoftBank), que ainda está trabalhando em robôs que se movem como seres humanos ou animais, o Google decidiu seguir um caminho diferente, um robô do caminho das coisas.

Agora, o novo diretor de robótica do Google é Vincent Vanhoucke, que ajudou o Google a lançar seu departamento de pesquisa em inteligência artificial.
Em colaboração com pesquisadores de Princeton, Columbia e MIT, para desenvolver um robô selecionador, eles apelidaram a TossBot, que aprende a agarrar e jogar objetos em caixas fora dos limites de sua “linha natural”. Bem impressionante, certo?

O Google se reagrupou, reconsiderando seu foco na mecânica de robôs complexos. A era das máquinas inteligentes está chegando, e empresas como Amazon, Google, NVIDIA e Apple provavelmente estarão no mix. Os robôs “Doer” vêm bem antes de os robôs de consumo serem realmente inteligentes e baratos o suficiente para serem viáveis. Os robôs executores serão cozinheiros em locais de fast food, operarão “Cloud Kitchens” e serão baristas em sua lanchonete local; robôs doer que farão pizzas em empresas de alto volume, melhores e mais rápidas do que um ser humano poderia.

O Google também está projetando esses novos robôs para serem bons em suas tarefas designadas e não para se parecerem com humanos ou animais. Isso essencialmente significa que a abordagem de robótica do Google agora está vinculada a uma abordagem da IoT da Internet das coisas, muito no caminho de uma Huawei ou de uma Xiaomi. A robótica inteligente e a BioTech são provavelmente ondas de tecnologia que serão dominadas mais cedo ou mais tarde pela China.

O problema é que isso coloca o Google de frente no debate sobre os robôs militares. Muitas dessas coisas têm implicações para a DARPA, como a utilização de fundos de P & D. Quando o CEO do Google afirma que está comprometido – como totalmente comprometido – com as forças armadas dos EUA, isso não é uma coisa tão popular para se dizer necessariamente dentro do Google com seus próprios funcionários. Em maior ou menor medida, Amazon, Microsoft e Alphabet estão se tornando grandes provedores para a defesa nacional e militar dos EUA, por matar e rivalidades nacionais, em vez de tornar o mundo um lugar melhor.

A era pós Rubin
O Google está pensando em novas linhas sobre como o aprendizado de máquina e a robótica funcionam juntos. Foi reconstruindo seu programa nos últimos anos, com robôs que são muito mais simples do que as máquinas em forma humanóide de seu passado de robótica glorioso, embora defeituoso.

Diversos empreiteiros e pesquisadores de robótica disseram ao Times que descobriram que a IA de aprendizado de máquina é valiosa em seus projetos, o que envolve coisas como treinar uma mão robótica para agarrar objetos delicados. Um Google não tão furtivo! Mas, obviamente, até algo útil.

O novo laboratório chamado “Robótica no Google”, no entanto, se concentra mais em software: mais precisamente, usando o aprendizado de máquina para desenvolver robôs úteis no mundo real.
O Atlas pode pegar uma caixa e movê-la para outro local, mas o TossingBot pode classificar uma grande quantidade de objetos diferentes na mesma quantidade de tempo. Não está claro se o Google lançará dinheiro suficiente para acompanhar os líderes de mercado. Alfabeto teria que ir em outra farra de aquisição de robótica, sem dúvida.

A robótica do Google está trabalhando em um robô rolante semelhante ao R2-D2 que usa aprendizado de máquina para navegar em novos espaços. Os pesquisadores também estão treinando um conjunto de mãos mecânicas com os dedos para manipular objetos, empurrando, puxando e girando-os. Ok, legal o suficiente!

Robôs embriagados em aprendizado de máquina podem se tornar mais independentes
A robótica do Google mudou recentemente para um novo laboratório no campus principal do Google em Mountain View.
Os pesquisadores do Google acreditam que a tecnologia sutilmente mais avançada dentro deles lhes dá mais potencial no mundo real.
A empresa está desenvolvendo maneiras para esses robôs aprenderem habilidades por conta própria.
Isso não parece tão seco, é o Santo Graal do futuro da robótica.

Vamos deixar claro, o Google não é uma empresa de robótica. Embora o Google seja pioneiro na pesquisa de IA, seus esforços em robótica não produziram sucessos comerciais até hoje, após muitos anos de esforços.

O Google sempre adorou robôs, mas nunca soube o que fazer com eles, até 2019 parece. O novo laboratório do Google é indicativo de um esforço mais amplo para levar o chamado aprendizado de máquina à robótica. O Google continua sendo o maior centro de talentos de engenharia de AI do planeta e precisa aproveitar isso agora, antes que o título mude de mãos. É uma janela de oportunidade de fechamento para uma empresa que faz com que a maior parte de sua receita fique fora dos anúncios.

O Google pode fazer máquinas inteligentes de maneira ética?

As empresas de robótica que o Google comprou em 2013 estavam focadas em robôs legged ambiciosos, como o projetado acima por Schaft. Crédito: DARPA
O Google não oferece um roteiro de longo prazo para sua pesquisa em robótica. O Google também não deu muita indicação de que sabe escalar produtos robóticos que se alinham com rigorosas diretrizes éticas. Apesar de esboçar alguns princípios orientadores na IA, o Google fez nos últimos dois anos vários erros de RP relacionados à sua estratégia de negócios, que na verdade apontam para a diminuição da propriedade executiva de valores para o bem social.

O Google abriu um laboratório de inteligência artificial em Pequim em 2017. No início deste mês, Gen Dunford disse que o laboratório “beneficia indiretamente as forças armadas chinesas”. O Google estava (e provavelmente ainda está) criando um produto de busca por censura para a China. Se as corporações querem nos dois sentidos, que tipo de ética cercará as máquinas inteligentes de amanhã? Isso não está claro, mas ainda é cedo para o futuro da robótica.

É totalmente possível que o OpenAI, o laboratório de inteligência artificial fundado pelos chefões do Vale do Silício Elon Musk e Sam Altman, se torne mais relevante para o futuro da robótica. O Google tem muitos projetos paralelos, mas, de maneira realista, a maioria deles falhará. Isso não quer dizer que o Google não seja inteligente naquilo que faz, apenas para dizer que, para a 4ª tecnologia de revolução industrial, provavelmente haverá novos vencedores.

A revolução do chip da AI transformará o futuro ou a robótica de maneiras que não podemos apreciar verdadeiramente em 2019. Muitos acreditam que o aprendizado de máquina – não dispositivos novos e extravagantes – será a chave para desenvolver robótica para manufatura, automação de armazém, transporte e muitas outras tarefas. . O Google é indiscutivelmente o líder global em aprendizado de máquina.

Os robôs já são usados em armazéns e em pisos de fábricas, mas eles podem lidar apenas com tarefas específicas, como pegar um objeto em particular ou girar um parafuso. As tarefas que os robôs são capazes de fazer só aumentarão. A proporção de robôs para trabalhadores humanos só aumentará. Máquinas inteligentes em um mundo de automação são o futuro, um mundo em que o aprendizado de máquina está embutido em tudo – e isso soa muito como estar no cerne perpétuo de uma internet-das-coisas: robôs, algoritmos e depois humanos.

Entendendo o potencial da mobilidade humana

A personalização tem sido objeto de debate há décadas, desde o momento em que não significa mais do que incluir as informações pessoais de alguém em um e-mail. Na última década, a sofisticação da tecnologia de segmentação sem dúvida alcançou novos horizontes, mas ainda há uma sensação de que o potencial ainda está por ser capturado. As empresas globais definidoras de tecnologia são construídas em dados de gráficos “online” representando 30% da atividade humana, mas 70% da atividade humana acontece no mundo físico. Uma nova mudança de paradigma emergiu, esperando para ser conquistada, alimentada por dados de mobilidade humana.

A Unacast é uma empresa que define a mobilidade humana como uma compreensão de como as pessoas interagem com os lugares ao longo do tempo. Como seu fundador e CEO, Thomas Walle diz: “Na Unacast, entendemos como as pessoas se movem pelo espaço físico, lugares para onde vão, para onde viajam, onde moram, onde trabalham e assim por diante. Uma vez analisado, nós fornecemos essas informações interessantes para as empresas – para que possam tomar melhores decisões e melhores produtos ”. Leia mais

Perguntas e respostas: o novo chefe de produto do Instagram, Vishal Shah

 

 

No final de 2018, o Instagram reformulou sua liderança após a saída repentina de seus dois co-fundadores, Kevin Systrom e Mike Krieger.

Parte dessa revisão incluiu a elevação de Vishal Shah, um antigo funcionário do Facebook que anteriormente administrava os produtos comerciais do Instagram, para o papel de Chefe de Produto. Shah se reporta ao chefe do Instagram, Adam Mosseri, que, por sua vez, se reporta ao CEO do Facebook, Mark Zuckerberg.

Uma área específica de foco para Shah nos últimos dois anos tem sido fazer compras no Instagram. Depois de permitir que as marcas originalmente adicionassem tags de produtos às suas fotos, o Instagram tomou a iniciativa esta semana abrindo a possibilidade de concluir compras dentro do aplicativo. Leia mais