Турнир STRIKE ARENA 5х5

Уровень участников: Любой
Регистрация
05 окт. 2020 12:00
Подтверждение
11 окт. 2020 09:00
Длительность 30 мин.
Игра
11 окт. 2020 10:00
Указанное время: Красноярск, +07:00
  • Игра: Counter Strike: GO
  • Формат: 5 на 5, Онлайн
  • Сетка: Single Elimination (BO1)
  • Античит: EAC

  • Карты:
    • Inferno
    • Train
    • Mirage
    • Nuke
    • Overpass
    • Dust II
    • Vertigo

  • Требования:
Краткие правила

ВК группа: STRIKE ARENA

Видеоинструкции: Прикрепление игрового аккаунта и Создание команды (управление ролями)

Условие участия: 200 рублей на балансе каждого участника (сумма во время турнира списана не будет);

Формат проведения: если будет больше 8 команд - пройдет онлайн-квалификация в субботу среди последних зарегистрированных за выход на лан 8 команд. 

Турнир в формате SE «Best of 1», полуфинал-финал «Best of 3»;

Место проведения: ул. Молокова, 1/1, Красноярск

Призовой фонд турнира:
1 место – 5 000 рублей.
2 место – 3 000 рублей.
3 место – 2 000 рублей.
4 место – 2 000 на игровой счет.

Читать полные правила
Призы
# Участник Приз
1 K24.Cybergate 5 000 рублей
2 MonstersColizeum 3 000 рублей
3 pomawnim? 2 000 рублей
4 ACE Team 2 000 рублей на счет аккаунта в клубе
Комментарии: 3
Dasper 5 лет назад

Не могу зарегатьсЯ

Snaka 5 лет назад

Кто-то не умеет колесо крутить при добавлении аватара, либо все очень оригинальны :)

guruguru месяц назад

Технологии, использующиеся для автоматической транскрибации аудио в текст, играют важную роль в современном процессе преобразования звуковых файлов в письменный формат. Современные сервисы, такие как https://guruscribe.ru/audio-to-text/ , используют передовые методы искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения высокой точности и скорости распознавания речи. Процесс распознавания речи (ASR) Основной механизм, лежащий в основе транскрибации, — это технология распознавания речи. Она основана на анализе звуковых волн и их преобразовании в текст с помощью алгоритмов, которые сегментируют аудиофайл на слова и фразы. После этого используются синтаксические и лексические модели для корректного оформления текста. Машинное обучение и адаптация Алгоритмы машинного обучения являются важным элементом в повышении точности транскрибации. Эти системы обучаются на массивных объемах данных, что позволяет адаптироваться к разным акцентам и вариациям в произношении. Благодаря этому система может распознавать сложные фразы и специализированные термины с большей точностью. Нейросети и их применение в транскрибации Системы транскрибации, использующие нейронные сети, способны не только распознавать отдельные слова, но и понимать контекст. Глубокое обучение позволяет нейросетям точно интерпретировать фразы и учитывает особенности интонаций, тембра голоса и другие характеристики речи, что важно для обработки многозначных слов. Использование обработки естественного языка (NLP) Технология обработки естественного языка (NLP) играет ключевую роль в улучшении качества получаемого текста. С помощью NLP система расставляет знаки препинания, устраняет грамматические ошибки и делает текст более структурированным, что повышает его читабельность и точность. Специализированные базы данных и словари Для точного распознавания специфической терминологии в определенных областях (например, в медицине или праве) используется интеграция с профессиональными словарями и базами данных. Это помогает значительно снизить количество ошибок при распознавании терминов и фраз, специфичных для разных индустрий. Удобные интерфейсы и интеграции Большинство современных платформ предлагают удобные и интуитивно понятные интерфейсы, которые позволяют быстро загружать аудиофайлы и получать текстовый результат. Системы могут интегрироваться с другими сервисами, что упрощает редактирование и анализ текста. Используемые технологии обеспечивают высокую скорость и точность преобразования аудио в текст, делая этот процесс более эффективным и удобным для пользователей.

Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы прокомментировать.