PIXEL OPEN LAN CUP 2020
Уровень участников: Любой
Подтверждение
31 окт. 2020 19:00Длительность 60 мин.
Игра
31 окт. 2020 20:00Указанное время: Красноярск, +07:00
- Игра: Counter Strike: GO
- Формат: 5 на 5, Лан
- Структура: Single Elimination (BO1) > Double Elimination (BO1)
-
Карты:
- Inferno
- Train
- Mirage
- Nuke
- Overpass
- Dust II
- Vertigo
-
Требования:
- Команда должна иметь 5 игроков
- Активировать игровой аккаунт «Counter Strike: GO»
Краткие правила
Онлайн-квалификации: 31 октября 2020 года в 20:00 с EAC
Лан-турнир: 01 ноября 2020 года с 10:00.
Место проведения турнира: Компьютерные клубы «Pixel», ул. Алексеева 93 и ул. Киренского 13. (посев команд по клубам произойдёт после 22:00)
Участие в турнире: 200 рублей на балансе каждого участника (сумма во время турнира списана не будет).
Система проведения Double Elimination на 16 команд.
Общий призовой фонд: 20000 рублей.
Читать полные правилаПризы
| # | Vcoin | Призы | |
|---|---|---|---|
| 1 | - | 5000 рублей + 4000 рублей на игровой баланс. | |
| 2 | - | 3000 рублей + 3000 рублей на игровой баланс. | |
| 3 | - | 2000 рублей + 2000 рублей на игровой баланс. | |
| 4 | - | 1000 рублей на игровой баланс. | |
а
Турнир онлайн, или в каком-то городе?
В Красноярске турнир
Прикольно
Всем удачи!
Турнир возможно играть из другого города, онлайн?
Когда будет онлайн-турнир - мы сообщим
Удачи всем)
Сколько ещё ждать подтверждения?
Комментарий удален администратором
В 19:00, квалы в 20:00
Во сколько начинаются сами игры и в какой день?
Вверху же написано время. Сегодня в 19:00 чекин, затем в 20:00 квалы. А лан турнир 1 ноября с 10:00, будет расписание.
Когда сетка будет?
Сколько матчей в квале играют?
1 матч, 16 команд проходит на лан.
Спасибо)
Технологии автоматической транскрибации аудио в текст продолжают развиваться, предоставляя эффективные и быстрые решения для преобразования аудиофайлов в текст. Платформы, такие как https://guruscribe.ru/audio-to-text/ , используют передовые алгоритмы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, что позволяет достичь высокой точности и быстроты распознавания речи. Распознавание речи и алгоритмическое преобразование Процесс транскрибации начинается с использования технологии распознавания речи (ASR). Эта система разбивает аудиофайл на звуковые фрагменты и преобразует их в текст, применяя алгоритмы, которые распознают слова, а затем связывают их в логичные предложения с соблюдением грамматических норм. Машинное обучение для адаптации и повышения точности Машинное обучение помогает системе адаптироваться к различным акцентам, тембрам голоса и произношению. Алгоритмы, обученные на обширных данных, позволяют значительно повысить точность распознавания речи, что важно для сложных фраз и специализированной терминологии. Глубокое обучение и нейронные сети Для повышения качества транскрибации активно используются нейронные сети и технологии глубокого обучения. Эти сети позволяют системе не только распознавать отдельные слова, но и учитывать контекст, что критически важно для правильной интерпретации многозначных слов и фраз, а также для точности в сложных текстах. Обработка естественного языка (NLP) для улучшения качества текста Обработка естественного языка (NLP) используется для повышения качества транскрибированного текста. Она автоматически расставляет знаки препинания, устраняет грамматические ошибки и улучшает структуру предложений, что помогает сделать текст более логичным и удобным для восприятия. Интеграция с профессиональными словарями и базами данных Для повышения точности распознавания терминов в специфических областях (например, медицина, право, техника) системы используют специализированные словари и базы данных. Это позволяет эффективно работать с техническими терминами и снижать вероятность ошибок при транскрибации. Интерфейсы и возможности для интеграции Современные сервисы транскрибации предлагают интуитивно понятные интерфейсы, позволяющие быстро загружать аудиофайлы и получать текст. Также многие платформы предлагают интеграцию с другими сервисами и инструментами, что расширяет возможности редактирования и использования полученных данных. Эти технологии значительно повышают скорость и точность транскрибации аудио в текст, предоставляя пользователям удобные и эффективные решения для работы с аудиофайлами.
Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы прокомментировать.