Work Is Not Working. Non è una frase fatta, è una diagnosi precisa della nostra era. I modelli tradizionali di lavoro stanno implodendo sotto il peso delle aspettative moderne: le persone chiedono motivazione reale, equilibrio tra vita privata e professionale, riconoscimento tangibile. Le aziende, ironia della sorte, controllano l’85% dei fattori critici per il benessere e la produttività dei loro collaboratori, eppure il malcontento dilaga. Non si tratta di una mancanza di strumenti, ma di visione.
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Hewlett Packard (HP) ha recentemente annunciato l’acquisizione di risorse chiave di Humane, la startup dietro l’innovativo ma sfortunato dispositivo AI Pin, per una cifra di 116 milioni di dollari. Questa mossa strategica include l’integrazione della piattaforma Cosmos AI di Humane, progettata per alimentare l’AI Pin, oltre a oltre 300 brevetti e al team di dipendenti dell’azienda. L’accordo, previsto per la chiusura entro la fine di febbraio 2025, segna un’importante espansione delle capacità di intelligenza artificiale di HP.
HP Inc. ha recentemente siglato un accordo di licenza software con Structure, un leader globale nell’intelligenza 3D. Questo accordo consente a HP di integrare il Software Development Kit (SDK) di Structure nelle proprie soluzioni di stampa 3D, offrendo ai clienti strumenti avanzati per lo sviluppo di applicazioni di scansione 3D.
HP Inc. ha firmato un accordo provvisorio con il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti, che prevede finanziamenti diretti fino a 50 milioni di dollari nell’ambito del CHIPS and Science Act. Questo aiuto è destinato a sostenere l’espansione e la modernizzazione dello stabilimento HP di Corvallis, Oregon, creando oltre 250 posti di lavoro nel settore manifatturiero e dell’edilizia.
Un recente articolo apparso su NVDIA Developers. Un ecosistema aperto per l’apprendimento automatico basato sulla fisica (physics-ML) favorisce l’innovazione e le applicazioni di ingegneria AI. Il physics-ML incorpora nel processo di apprendimento la conoscenza delle leggi fisiche che governano un determinato set di dati. Ciò consente agli scienziati di utilizzare conoscenze pregresse per aiutare a formare una rete neurale, rendendola più generalizzabile ed efficiente.