Galingas paieškos variklis Coerra su AI integracija.
Jūs galite įdiegti mūsų paieškos variklį savo naršyklėje.Tendencijos
flash_on
Greiti rezultatai
Mes padarėme didžiąją dalį sunkių darbų, kad galėtumėte pateikti paieškos programą, kuri duotų labai greitus rezultatus. Be to, nesivarginame dėl daugybės skelbimų, kurių įkėlimas užtruko, kad galėtume sklandžiau naudotis.
AI galia
Didėjantis dirbtinio intelekto naudojimas XXI amžiuje daro įtaką visuomenės ir ekonomikos perėjimui prie didesnio automatizavimo, duomenimis pagrįsto sprendimų priėmimo ir dirbtinio intelekto sistemų integravimo į įvairius ekonomikos sektorius ir gyvenimo sritis, o tai daro įtaką darbo rinkoms, sveikatos priežiūrai, vyriausybei. , pramonė, švietimas, propaganda ir dezinformacija.
link
Atitinkami rezultatai
Paiešką padarome jums aktualesnę ir įdomesnę. Kai į paieškos juostą įvesite pirmąsias raktinio žodžio raides, pasiūlysime populiarius raktinius žodžius, kuriuos kiti žmonės naudojo savo paieškoms. Vykdykite šiuos pasiūlymus ir sužinokite, ar jie gali padėti pasiekti geresnių rezultatų.
AI tikslai
Dirbtinis intelektas ir mašinų mokymosi technologija naudojama daugelyje pagrindinių 2020-ųjų programų, įskaitant: paieškos variklius (pvz., „Google“ paiešką), tikslinę reklamą (AdSense, Facebook), autonomines transporto priemones (įskaitant dronus, ADAS ir savarankiškai važiuojančius automobilius), veido atpažinimas („Apple Face ID“ arba „Microsoft“ „DeepFace“ ir „Google FaceNet“).
web
Elegantiškas dizainas
Paprastumas, atrodo, dabar yra mūsų skirtumo taškas! Užuot konkuravęs su kitomis paieškos sistemomis dėl daugybės funkcijų, kurias gali prikimšti į savo rezultatų puslapį, mūsų paieškos variklis eina priešinga kryptimi, siekdamas supaprastinimo, išleisdamas švarų, labiau supaprastintą rezultatų puslapį.
AI etika
AI turi potencialios naudos. AI gali pažangą mokslą ir rasti sprendimus rimtoms problemoms. AI ruošiasi išspręsti intelektą, o tada panaudoti jį viskam kitam išspręsti. Tačiau dirbtinio intelekto naudojimas tapo plačiai paplitęs. Gaminamos sistemos kartais negali atsižvelgti į etiką ir šališkumą į savo AI mokymo procesus, ypač kai AI algoritmai iš prigimties yra nepaaiškinami giliame mokyme.