May 7th, 2017

Защита от краха банковской системы: чем биткоин лучше счета в банке



В начале марта 2017 года курс биткоина почти добрался до $1300. В апреле он прошел отметку в $1500. Чем отличается криптовалюта от обычных денег на вашем банковском счете и в чём причина её высокой стоимости?

Концепция электронной валюты впервые была представлена ещё в 1983 году в работе Дэвида Чаума. В 1990 именно он основал организацию DigiCash, которая должна была претворить в жизнь идеи его исследования. К сожалению, электронные деньги не получили распространения — компания обанкротилась в 1998 году. Следующие десять лет идея криптовалют оставалась в тени — до тех пор, пока в 2008 группа людей под псевдонимом Сатоши Накамото не опубликовала файл с описанием протокола и принципа работы платёжной системы. В 2009 году сеть «Биткоин» была запущена.

Биткоин произвёл настоящий фуррор в финансовой индустрии — в 2013 году его цена превысила 1000 долларов, и, несмотря на последующее существенное снижение, в 2017 году вернулась к этой же отметке. На этой неделе биткоин обновлял новые рекорды и прошел отметку в $1510. За биткоином начали появляться и другие валюты — их количество уже превысило 200 и постоянно растёт, однако 85% от капитализации всех криптовалют в мире по-прежнему составляет биткоин.

Криптовалюты обладают рядом полезных свойств, которые можно рассмотреть на примере самой популярной из них — биткоина. Вот ключевые положительные отличия биткоина от обычных денег, которые вы видите в своем интернет-банке.
Collapse )
promo luckyea77 декабрь 30, 15:00 8
Buy for 10 tokens
По этой ссылке можно скачать информационную базу для программы "1С:Предприятие". С помощью данной базы можно готовиться и сдавать экзамены по темам: - Электробезопасность - Основы промышленной безопасности А.1 - Специальные требования промышленной безопасности: Б 9.31. Эксплуатация опасных…

Стартапы с университетской скамьи: почему в российских вузах не развиваются инновации?



Российские вузы еще не стали частью экосистемы инноваций. Что нужно, чтобы это произошло?

В опубликованном 3 мая изданием Reuters рейтинге самых инновационных университетов Европы предсказуемо ни оказалось ни одного российского учебного заведения. Среди проблем отечественных вузов — то, что зачастую при высоком уровне разработок, их проекты и команды оказываются неготовыми к взаимодействию с венчурными фондами.

В своей венчурной практике мы нередко сталкиваемся с проектами, которые так или иначе связаны с вузами, – и заметили, что большинство из них объединяет одна характерная особенность: несмотря на понимание перспектив коммерциализации своих уникальных разработок, университетские коллективы оказываются в принципе не готовы к системному взаимодействию с внешними инвесторами. Мы видим, что понимание инноваций как внедряемых в реальный сектор новшеств еще не стало органичным для университетской среды, что затрудняет практический трансфер технологий и, как следствие, развитие самих университетов. Попытаемся разобраться, почему так происходит.
Collapse )

Освоение Луны: от фантастических сценариев к реальным проектам



Почему на Луне можно использовать строительные 3D-принтеры и как легализовать продажи лунных ресурсов и территорий

Интерес к Луне у людей зародился задолго до ее исследования. Первый прорыв был сделан после изобретения телескопа в начале XVII века. В 1651 году была составлена первая карта спутника. Как только люди поняли, что Луна – реальное физическое тело, до которого можно добраться, начали появляться идеи ее освоения.

Любая идея развивается синтетически — фантазия заимствует образы из культурного контекста. До начала космической эры, когда еще не было представления о реактивном движении, в качестве формы для межпланетных перелётов фантасты выбрали пушечный снаряд. Так на Луну отправлял своих героев Жюль Верн в романе «С Земли на Луну» и Фриц Ланг в фильме «Женщина на Луне». Технические решения, предполагаемые в XIX веке, не были воплощены, но сам факт полета фантасты предсказали верно. Интересно, что чем ближе идея к реализации, тем реалистичнее прототипы. В 1965 году Павел Клушанцев снял фильм, в котором программа полёта и морфология форм абсолютно идентичны американской программе «Apollo», реализованной четырьмя годами позже.

Сегодня уже не стоит вопрос о том, как долететь до Луны. Человечество перешло на следующий этап освоения спутника, на котором также действует принцип — от фантазии к реальным проектам.
Collapse )

География богатства. Где живет больше миллиардеров и как их состояния соотносятся с ВВП

По количеству миллиардеров Россия занимает пятое место среди стран мира, а по их совокупному состоянию – четвертое

В 2017 году Forbes насчитал 2043 миллиардера во всем мире, год назад их было 1810: cырьевые и финансовые рынки растут. Совокупное состояние мировых миллиардеров выросло до $7,7 трлн с $6,5 трлн, при этом увеличилось и среднее состояние — до $3,8 млрд с $3,6 млрд. На первом месте по числу миллиардеров США (565 человек), второй — Китай (319), третья — Германия (114). Потом идут Индия (114) и Россия (96).



США лидируют в списке как по количеству миллиардеров, так и по размеру их общего состояния. В нашей галерее страны распределены по убыванию общего состояния миллиардеров.


Collapse )

Покупка валюты, переводы и финансовые пирамиды: куда уходили деньги россиян в 2016 году



Сколько кредитов граждане взяли в банках, а сколько — займов до зарплаты, сколько — потеряли в финансовых пирамидах и сколько перевели на другие счета

Банк России опубликовал Годовой отчет за 2016 год, где подвел итоги своей работы и функционирования финансовых рынков и организаций. Forbes собрал статистические данные о том, как вели себя граждане — сколько договоров заключили со страховыми организациями и открыли депозитов в банках, сколько пластиковых карт есть у каждого и каков был спрос на наличные доллары.

120 операций на сумму 349 700 рублей по своим платежным картам в среднем за год совершил каждый гражданин. За год объем операции с использованием платежных карт увеличился на 23,4% (51,2 трлн рублей), количество операций — на 36,2% (17,9 млрд операций).

254,8 млн пластиковых карт на конец 2016 года было всего в России (или 1,7 карты на человека, что соответствует уровню развитых стран). Количество платежных карт за год увеличилось на 4,5%.
Collapse )

Самая быстрая история русского искусства XX века



Авангард и соцреализм, Петров-Водкин и Дейнека, «Черный квадрат» и «Опять двойка», митьки и концептуалисты, русский модерн и человек-собака — всё, что должен знать каждый, разложено по полочкам в видео Arzamas.

Что такое экономический рост

Приносят ли деньги счастье



Лекция 1 из курса «Что такое экономический рост»: что надо знать об экономическом росте и его последствиях.

Лектор — Кирилл Борисов, доктор экономических наук, профессор факультета экономики Европейского университета в Санкт-Петербурге.
Collapse )
Смотрите также:
Почему одни страны Богатые, а другие Бедные
Типы и уровни развития экономики
Доклады и исследования, рекомендуемые к прочтению
Перспективы Индустрии 4.0 и цифровизации промышленности в России и мире

Нейросеть освоила видеоигру по языковому гайду



Студенты Стэнфордского университета разработали компьютерный алгоритм, который обучили проходить видеоигру посредством простых команд на английском языке.

В большинстве случаев при обучении искусственных нейросетей прохождению видеоигр используются алгоритмы с подкреплением — этот метод предполагает получение компьютером внешней обратной связи о своих действиях, например в виде зарабатывания очков. В процессе тренировок система совершает произвольные действия до получения вознаграждения, после чего стремится повторить «выгодный» шаблон. Авторы новой работы при обучении нейросети применили альтернативный подход, позволивший ей освоить одну из сложнейших видеоигр для приставки Atari 2600 — «Месть Монтесумы» (Montezuma's Revenge). Из-за специфики геймплея она не впервые участвует в экспериментах с искусственным интеллектом: в этой игре редко встречаются положительные и доступные для оценки стимулы, такие как ключ для отпирания двери.

Чтобы упростить тренировку нейросети при прохождении игры с недостатком источников подкрепления, на первом этапе студенты обучили систему распознаванию команд на естественном языке, при этом фразы сопровождались скриншотом целевого действия игрового персонажа. Затем они передали алгоритму набор команд для прохождения каждой локации и позволили самостоятельно практиковаться. В рамках демонстрации авторы описали прохождение нейросетью комнаты с последовательностью команд типа «поднимись по лестнице» без доступа к данным о прошлых этапах обучения — это имитировало ситуацию первичного ознакомления с комнатой. Результаты показали, что искусственный интеллект верно интерпретировал команды и даже игнорировал некоторые из них при условии, что существует более оптимальная стратегия прохождения.
Collapse )