Carnegie clean Energy WKN: A2DJFY ISIN: AU000000CCE7 Kürzel: CCE Forum: Aktien User: van_haze78

1 Cent ist der Grenzbereich? Vela ist auch unter 1 Cent und die kann man bei comdirect kaufen, carnegie aber nicht...

Morje . Achso 1 Cent ist der Grenzbereich für Banken. Wieder was gelernt 👍

Moin

Oder besser gesagt es hat sich Boden gebildet bei 0,005

Wir haben einen guten Boden 0,005 es sieht so aus dass in Australien auf long sing

Guten Morgen an alle

Hoffentlich haben wir bald den Cent, damit wir auch auf anderen brokern Handelbar sind. 1 Cent ist die magische Grenze

Warum 🦘 Land, du kommst doch auch nicht aus dem Land der 🐒... ?Oder? Dieser Moment wenn du realisiert das dieser Forum fast nur aus 🐒 besteht aber du mit Investor bist✌🏽👋🏽 Ciao.

Nur die im 🦘 Land müssten noch mitmachen 🤷🏼‍♂️!

Ich habs im Urin. Die Woche schaffen wir noch 1 Cent!

Du bist auch short..... 🙄🙄

Das sind keine aktuellen News. Die sind schon Monate alt und von daher nicht von Relevanz

@Gentleman 👍👍👌

💪🏻

Micropenny short!? 🤔

Der australische Entwickler Carnegie Clean Energy hat ein Microsoft AI for Earth-Stipendium erhalten, um ein Projekt zu unterstützen, das künstliche Intelligenz (KI) verwendet, um die Fähigkeiten seines „ Wave Predictor “ zu verbessern und seine potenziellen Anwendungen zu erweitern. Die AI for Earth-Zuschüsse von Microsoft bieten Zugriff auf Microsoft-Ressourcen, um Projekte zu unterstützen, die künstliche Intelligenz verwenden, um die Art und Weise zu ändern, wie Menschen und Organisationen die natürlichen Systeme der Erde überwachen, modellieren und auch verwalten. Mit dem AI for Earth-Stipendium von Carnegie erhält das Unternehmen ein gesponsertes Microsoft Azure-Konto und Gutschriften für den Azure-Rechenverbrauch von bis zu 15.000 US-Dollar, die innerhalb eines Jahres verwendet werden. Carnegie wurde von AI for Earth mit dem höchsten Preis ausgezeichnet, der es dem Team ermöglicht, auf den bisher durchgeführten Entwicklungsarbeiten für Wave Predictor aufzubauen, indem die Fähigkeiten des Wave Predictor verbessert und das Anwendungsspektrum des Wave Predictor erweitert werden. Im nächsten Jahr wird das Team auf die virtuellen Data Science-Maschinen der Tesla V100-GPU von Microsoft Azure, auf Hochleistungsspeicher sowie auf übergeordnete Dienste wie Azure Machine Learning zugreifen, zu denen leistungsstarke KI-Softwaretools wie AutoML gehören. Die Hardware erledigt die Arbeit, um die Zahlen zu ermitteln, und die Softwaretools helfen dabei, die neuronalen Netze, Modelle und Funktionen so zu optimieren, dass sie viel effizienter arbeiten Carnegie Clean Energy hat eine Kooperationsvereinbarung mit Hewlett Packard Enterprise (HPE) unterzeichnet, um gemeinsam an einem Projekt zur Entwicklung eines auf Verstärkung lernenden Controllers für die CETO-Wellenenergietechnologie zu arbeiten. Carnegies CETO 6-Wellenenergie-Technologiekonzept (mit freundlicher Genehmigung von Carnegie Clean Energy) Die Arbeiten werden die Entwicklung künstlicher Intelligenz erweitern, die bereits in Carnegie im Rahmen der Microsoft AI for Earth-Initiative durchgeführt wurde, für die das Unternehmen kürzlich Ende Oktober 2020 einen Zuschuss erhalten hat. In Verbindung stehender Artikel Carnegie erhält Microsoft AI für Earth Grant KATEGORIEN: GESCHÄFTSENTWICKLUNGEN & PROJEKTE Gesendet:vor 4 Monaten Die Hewlett Packard Labs werden in Zusammenarbeit mit dem Carnegie-Team, das bereits einen intelligenten Controller für die CETO-Technologie entwickelt, ihr RL-Know-how und ihre Rechenressourcen in das Projekt einbringen. Die Entwicklung der RL-basierten Steuerung in diesem Projekt erfolgt parallel zur laufenden Arbeit des Carnegie-Teams an einer auf maschinellem Lernen (ML) basierenden intelligenten Steuerung und bietet die Möglichkeit, diese zu verbessern. Reinforcement Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem ein Modell des maschinellen Lernens mit der Fähigkeit zum Selbstlernen erstellt wird. Während der derzeit in der Entwicklung befindliche intelligente Controller die Reaktion des Geräts für jede Welle optimieren muss (unter Verwendung von ML-Modellen innerhalb der Optimierung), kann der RL-Controller laut Carnegie die optimale Reaktion auf vorhergesagte Wellen während des Betriebs direkt lernen und anwenden. Der RL-Controller, der mit einem einfachen Steuerungsschema vorinstalliert ist, untersucht diese Referenz anhand des Belohnungskonzepts, um gute Steuerungsaktionen zu identifizieren und zu lernen. Für die Wellenenergie bedeutet dies, dass ein RL-basierter Controller über die Optimierung der CETO-Reaktion hinausgehen kann, indem er ein ML-Modell des Systems verwendet, das auf simulierten Daten trainiert. Ein RL-basierter Controller kann aktiv anpassen, experimentieren, lernen und optimieren, indem er nutzt, was tatsächlich während des Betriebs passiert. Zunächst geht Carnegie davon aus, dass ein RL-basierter Controller wahrscheinlich eine auf Leistung basierende Belohnung verwenden würde, um einen optimalen Betrieb zu erlernen, so das Unternehmen. Im Laufe der Zeit könnte der Controller weiterentwickelt werden und letztendlich eine Belohnung verwenden, die auf den Levelized Cost of Energy (LCOE) basiert, wodurch eine Reihe von Variablen in seinen Betrieb einbezogen werden (einschließlich nicht nur der Energieerzeugung, sondern auch der Elemente des Betriebs und der Wartungskosten wie z Müdigkeit, Vermeidung großer schädlicher Wellen und sogar kommerzielle Überlegungen.) „Die Teams von Carnegie und HPE freuen sich darauf, gemeinsam an dieser aufregenden Innovation zu arbeiten, die das Potenzial hat, die Leistung zu verbessern, die Kosten der CETO-Technologie zu senken und die Steuerung von Wellenenergiekonvertern zu revolutionieren“, sagte Carnegie.