May 30th, 2020

promo luckyea77 june 19, 23:05 11
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…

Игровые автоматы казино Вулкан

luckyplaywylkans

Настали выходные и это значит, что появилось свободное время, которое можно провести за слотами. Перейдя по гиперссылке можно будет поиграть в следующие игровые автоматы золото партии, резидент, кекс, коламбус, гараж и многие другие. Ниже выкладываю видео и краткое описание пяти игровых автоматов, которые также доступны по вышеуказанной ссылке.

GREAT BLUE



Данный игровой автомат пользуется большой популярностью среди геймеров несмотря на то, что он был создать 8 лет назад. Причиной его популярности стали такие факторы как простота правил и большой процент выплат. Слот GREAT BLUE расскажет игрокам о подводном мире. На барабане можно увидеть черепах, рыб, морских звезд , морских коньков и номиналы игральных карт. Диким символом тут является изображение кита, а раковина с жемчужиной является символом разброса. Эта раковина может подарить до тридцати трех бесплатных спинов, а также удвоение выигрыша.
Collapse )

Игровые автоматы казино Эльдорадо

eldogames

Дополню предыдущий пост описанием очередных игровых автоматов. В них можно играть в казино на деньги, а можно и без денег. Итак поехали.

STAR JOKER



Это классический игровой автомат с фруктовой тематикой. Тут звезда является диким символом, а на барабанах можно увидеть различные фрукты: арбузы, вишни, клубнику, сливы и апельсины, а также семерку, алмазы и золотой колокольчик. Джокер выполняет сразу две функции: скаттера и дикого символа во время бесплатных вращений. Данный слот имеет процент отдачи - 96,25, имеет пять барабанов и десять линий выплат. Автомат STAR JOKER имеет два режима: автоматический и режим "быстрый спин".
Collapse )

Уберизация всего: как новые технологии изменят государство и капитализм



Источник

Лидерство цифровых компаний и распространение платформенных решений, уберизация различных сфер жизни потребуют новых подходов к регулированию со стороны государства. Кроме того, технологии создают риски более медленного экономического роста, что, впрочем, не тождественно низким темпам роста благосостояния населения, пишет в колонке для Forbes ректор РАНХиГС при президенте РФ Владимир Мау.

Борьба с вирусом при всех тяжелых экономических проблемах даст новый импульс технологическому развитию. Резкое ускорение перевода рабочих процессов в онлайн — это наиболее очевидная, лежащая на поверхности тенденция (напротив, можно предположить, что после выхода из тягот социальных ограничений произойдет коррекция спроса на онлайновые формы, поскольку люди станут больше ценить живое общение). Однако есть и долгосрочные последствия технологических трендов, индифферентные к проблеме коронавируса. Сейчас хотелось бы поговорить именно об этих тенденциях.

Новые технологии несут и новые возможности, и риски. Этот баланс необходимо постоянно анализировать, но точно просчитать его невозможно. Обозначим некоторые последствия, которые представляются наиболее важными или спорными. В переосмыслении нуждается антимонопольная политика. «Цифра» становится важнейшим фактором коммерческого успеха: в 2019 году пятерку крупнейших по капитализации корпораций составляли исключительно цифровые компании — Microsoft, Amazon, Apple, Alphabet (головная структура Google) и Facebook. Это результат не только предпринимательского успеха, но и способности концентрировать доступ к информации о различных группах пользователей. В результате цифровые гиганты становятся новыми монополистами по предоставлению доступа к информации, что будет сильнее искажать функционирование рынка. Антимонопольная политика фиксирует проблемы, но реагирует в основном традиционными методами ХХ века — штрафами за злоупотребление доминированием. Необходимо формировать новые инструменты, способные предотвращать искажения рынка, а не только реагировать на них.
Collapse )

Революция состоялась: как россияне теперь покупают недвижимость не выходя из дома



Источник

Из-за ограничительных мер офисы продаж российских застройщиков оказались закрыты. Вынужденная диджитализация, одними из атрибутов которой стали показы в Zoom и WhatsApp, далась девелоперам нелегко. Из 20 ведущих столичных девелоперов продажи в апреле смогли увеличить только два

«Как можно покупать квартиру онлайн? — недоумевает фотограф, занимающийся съемкой новостроек. — Очень легко сделать так, чтобы на картинке все выглядело лучше, чем в жизни». До апреля 2020 года застройщики, если и развивали дистанционные продажи жилья, то опционально. «Мы одними из первых запустили онлайн-бронирование через сайт и активно работали над введением онлайн-оплаты, но вопрос не стоял в приоритете, — говорит представитель ГК ФСК. — Пандемия резко ускорила этот процесс, и мы перешли на новый формат за пять дней».

«В марте доля онлайн-продаж составила 15%. В апреле мы закрыли все офисы продаж, то есть 100% сделок прошли онлайн», — сообщили Forbes в пресс-службе крупнейшего в России строителя жилья, группы ПИК. Многие другие застройщики называют схожие цифры. Принадлежащая Ильшату Нигматуллину группа компаний «Гранель» продавала онлайн 20% квартир, входящий в концерн «Россиум» Романа Авдеева F 124 холдинг «Инград» — около 5%. «Технология онлайн-продаж раньше развивалась по одному простому принципу: если клиент находился не в Москве, мы рассказывали ему о возможности приобретения онлайн», — говорит директор по продажам ГК «Инград» Константин Тюленев. В апреле всем компаниям, по крайней мере столичного региона, пришлось осваивать дистанционные продажи.
Collapse )

Как программист из Ульяновска построил бизнес на $100 млн, привлек инвестиции в США


Основатель Ecwid Руслан Фазлыев

Источник

Руслан Фазлыев увлекся кодингом еще в младших классах и к 40 годам создал два глобальных IT-бизнеса с оценкой в десятки миллионов долларов. Сегодня его конструктором онлайн-магазинов Ecwid пользуются миллионы человек по всему миру, а на прошлой неделе стартап получил $42 млн от американских фондов. Как программист из России построил компанию стоимостью в $100 млн?

На вопрос о первых инвестициях Руслан Фазлыев, на днях получивший $42 млн от американских фондов, внезапно отвечает: «Пельмени». Ими родители без лишних вопросов кормили Руслана и троих его друзей, пока те в комнате ульяновской квартиры сутками напролет писали код. «Я все время чувствовал себя Левшой, подковывавшим блоху. Мы начинали абсолютно без образования, без бизнес-практик. Нанимать специалистов денег не было, хотим что-то изучить — читаем книжку», — рассказывает Фазлыев.

Студенческие посиделки закончились созданием двух глобальных IT-компаний, одна из которых — Ecwid — за десять лет работы привлекла почти $50 млн инвестиций, вышла в 175 стран мира и дала возможность миллионам небольших компаний начать бизнес в интернете.
Collapse )

Дрель и клятва Гиппократа: где и как учились самые перспективные молодые россияне



Источник

Практика в Эрмитаже, военные сборы, «море крови» в уральском суде и другие университетские приключения участников рейтинга Forbes «30 до 30»

Участники рейтинга 30 самых перспективных россиян до 30 лет по версии Forbes — совсем еще молодые люди, которые хорошо помнят университетские годы. Мы узнали у наших героев, пригодились ли им на практике полученные в вузах знания, а также попросили вспомнить самые яркие эпизоды из студенческой жизни. Подробности — в галерее.

Марк Саневич и Михаил Беляндинов, Bestdoctor

Рейтинг «30 до 30»: участники в категории «Предприниматели»

Учебное заведение: МГУ им. М. В. Ломоносова

Год окончания: 2017

Пригодились ли в карьере полученные знания

Михаил Беляндинов: «МГУ в первую очередь учит людей мыслить. Университет меня сильно прокачал и позволил думать не однонаправленно, а более комплексно и широко. Кроме того, у нас профильное образование, мы врачи и продолжаем заниматься медициной. В медицине есть раздел, который называется «организация здравоохранения», он позволяет понять, куда направить людей, как сделать им чекапы и как вообще поддерживать общественное здоровье. Мы занимаемся как раз этим, поэтому знания, которые мы получили на факультете фундаментальной медицины, используем напрямую. Кроме того, у нас были межфакультетские курсы, когда мы могли ходить на пары других факультетов. Мы много ходили на курсы, связанные с экономикой и бизнесом, это тоже помогло нам в бизнесе».

Марк Саневич: «Знания, конечно, пригодились. Мы строим платформу по управлению здоровьем, поэтому должны понимать, как функционирует система здравоохранения, как выглядит процесс изнутри, чем болеют люди — эти знания дают очень много. Так же много дает знание биологии, химии, физики и математики — они формируют представление о том, как в мире функционируют системы. Медицинские знания невероятно пригодились в бизнесе и помогают до сих пор».
Collapse )

Зачем изучать машинное обучение и кем потом работать



Факультет Big Data в Geek University объединяет разные сферы знаний, необходимые современному дата-сайентисту. Чтобы предоставить ученикам более гибкие возможности обучения, мы решили открыть «Машинное обучение» в виде отдельной, новой специальности. В этом посте на важные вопросы об этой специальности ответят наши преподаватели — практикующие эксперты.

Где применяют машинное обучение

Отвечает Сергей Ширкин – куратор специальности, декан факультетов искусственного интеллекта и аналитики Big Data в GeekUniversity, приглашённый преподаватель ВШЭ. С помощью машинного обучения строил финансовые модели в компании Equifax, автоматизировал процессы в Сбербанке и Росбанке. Применял ИИ для прогнозирования просмотров рекламы в Dentsu Aegis Network Russia.

Машинное обучение (Machine Learning, ML) позволяет автоматизировать умственный и физический труд человека. Поэтому ML используют поисковые системы, банки и страховые компании, ритейл, сотовые операторы, промышленные предприятия, рекламные и маркетинговые агентства.

Модель машинного обучения может делать прогнозы и распознавать образы точнее и быстрее, чем живой эксперт. Например, банки с помощью ML-моделей считают вероятность добросовестной выплаты по кредиту для каждого конкретного заёмщика. Причём, если эксперт анализирует одного клиента несколько минут, модель делает прогноз по миллионам клиентов за считаные секунды.
Collapse )