July 11th, 2020

4K Virtual Forest Walk - Сказочный Мшистый Лес, Олимпийский Национальный Парк, США



Войдите в мшистый лес и наслаждайтесь природой в разрешении 4K! Вы встретите удивительный лес, где густой мох обнимает стволы деревьев от вершины до земли, в комплекте с корявыми корнями, покрытыми лишайниками и папоротниками. Наросты мха особенно обильны! Прогуливаясь по мшистому лесу, вы почувствуете всевозможные чувства, начиная от оценки его прекрасного пейзажа и заканчивая ощущением восторга. Это необычайно тихое место! Только расслабляющая мелодия и успокаивающие звуки природы приятно удивят ваш слух! Успокаивающие звуки природы также помогут вам почувствовать себя лучше, расслабиться, расслабиться. Зеленые цвета фантазийного пейзажа в тропическом моховом лесу порадуют глаз! Откройте для себя таинственный удивительный лес, заполненный мхом, в 4K пешеходной экскурсии! Не упустите шанс! Возьмите захватывающий вид на величественный моховой лес на своем телевизоре, когда вы хотите и где бы вы ни находились! Наслаждайтесь уникальным моментом спокойствия и принесите природу в себя!

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…

О чем Волож, Касперский и заместитель Дурова говорили с Мишустиным

Источник



Тайм-коды:
00:11 - Михаил Владимирович Мишустин, Правительство РФ
22:07 - Аркадий Волож, Яндекс
28:48 - Борис Нуралиев, 1С
35:51 - Борис Добродеев, Mailru Group
44:06 - Дмитрий Еремеев, ФИКС
52:18 - Илья Перекопский, Telegram
58:04 - Евгений Касперский, Лаборатория Касперского (лучше включить с представления, 57:20, в процессе он дополняет ведущего, забавный момент)
1:06:08 - Илья Сачков, Group-IB
1:17:28 - Александр Ларьяновский, SkyEng
1:23:33 - Дмитрий Дырмовский, ЦРТ
1:32:44 - Михаил Владимирович Мишустин, Правительство РФ
Ведущий - Дмитрий Чернышенко, Правительство РФ

Руководители «Яндекса», Mail.ru Group, «Лаборатории Касперского», Telegram и других компаний рассказали премьеру о том, что мешает продвигать отечественные технологии за рубежом и как их лучше развивать в России. Forbes побывал на встрече Михаила Мишустина с IT-предпринимателями и выбрал главные тезисы участников

9 июля в Иннополисе премьер-министр России Михаил Мишустин встретился с представителями IT-индустрии. В мероприятии участвовали несколько десятков представителей IT-компаний, однако выступили только девять участников. Forbes выбрал основные тезисы спикеров.
Collapse )
Смотрите также:
Перспективы Индустрии 4.0 и цифровизации промышленности в России и мире
Цифровизация и цифровая трансформация в РФ
Технологии «Фабрик Будущего»
Человеческий капитал
Типы и уровни развития экономики
Спасение в знаниях. Как подстегнуть рост экономики в России
Автоматизация бизнес-процессов как необходимое условие эффективности компании
«Русские хакеры самые злобные в мире»: Евгений Касперский — о русских программистах, правилах бизнес
Курсы по программированию от лучшего высшего учебного заведения мира по подготовке программистов
Топ 20 стран по золотым медалям на международных олимпиадах по математике, физике и химии

Ешь, играй, серфи: на что тратили время и деньги люди в изоляции



Источник

Пандемия показала, на что готовы тратить время и деньги люди, предоставленные самим себе. Исследования GlobalWebIndex показали, что за полтора месяца люди устали от предложенных в сети развлечений

С 23 марта по 22 мая, когда мир сидел на карантине, состояние 25 богатейших людей планеты, по оценкам Forbes, увеличилось на $255 млрд. Больше всех разбогатели предприниматели из интернета: создатель Facebook Марк Цукерберг, основатель и гендиректор Amazon Джефф Безос, совладельцы Google Ларри Пейдж и Сергей Брин. Это было ожидаемо, ведь именно они открывали окно возможностей потребителям, запертым в своих домах и квартирах. А вот проведенный компанией GlobalWebIndex опрос — в три волны в 17 странах мира — показал, что за полтора месяца ограниченные в свободе передвижения люди устали от всего им предложенного в сети: видео, шоу, стриминговых музыкальных сервисов и даже новостей. Единственное, чем они занимались все больше и больше, — приготовление еды. И, похоже, это развлечение уже вошло в привычку.
Collapse )

Новая звуковая система подавляет звуки с улицы при открытых окнах



Для тех, кому шум проносящихся под окнами машин и стук колес трамваем или поездов не дают открывать окна в жаркие дни, у инженеров из Британии есть хорошие новости. Они разработали систему шумоподавления уличных звуков. Если поставить ее на подоконник, шум за окном стихнет, а ветер сможет беспрепятственно проветривать помещение.

Специалисты Университета Саутгемптона разработали систему активного шумоподавления для помещений. В комплект входит микрофон, который фиксирует входящие звуки, и динамики, которые испускают звуковые волны той же частоты, но с обратной диаграммой давления, которые заглушают шумы, рассказывает Guardian.

Сначала британские инженеры укрепили в окне лаборатории микрофон и прямоугольник с 24 динамиками, каждый диаметром 4,5 см. Затем они поместили в двух метрах снаружи от окна еще один динамик, который издавал звуки, записанные на улицах Сингапура. Внутри комнаты они разместили 18 микрофонов для определения уровня шума.

Результаты показали, что система шумоподавления действует почти так же эффективно, как закрытые окна. «В комнате мы измерили снижение уровня звукового давления примерно на 10 дБ. Субъективно это соответствует снижению громкости вполовину», — пояснил профессор Стивен Элиот.

К сожалению, не всякие звуки система заглушает хорошо, лучше всего она справляется с низкочастотными шумами, в диапазоне от 300 Гц до 1 кГц. Сюда относится почти все виды звуков, которые издает автомобильный и железнодорожный транспорт. «Если вы имеете возможность сократить низкочастотные звуки, которые отвлекают вас от ваших занятий, то польза несомненна», — отметил профессор Элиот.

Аналитики назвали самые «мусорные» отрасли российской промышленности

Источник

Первые места среди российских отраслей промышленности, генерирующих больше всего отходов, заняли добыча угля и металлических руд, подсчитали аналитики из FinExpertiza. Общий объем производственных отходов в 2019 году оказался рекордным за 18 лет наблюдений.

Лидером среди отраслей промышленности в России по объему промышленных отходов стала угледобыча - в 2019 году отрасль сгенерировала 5,2 млрд тонн отходов, или 67% всех промышленных отходов в стране, подсчитали в своем исследовании аналитики из аудиторско-консалтинговой компании FinExpertiza. Речь идет обо всех отходах компаний, произведенных ими или на их территориях, а не только о бытовом мусоре в классическом понимании, уточняют авторы исследования.

На втором месте среди «грязных» отраслей с большим отрывом от лидера идет добыча металлических руд (1,6 млрд тонн, или 21% от всех промышленных отходов), на третьем - категория «добыча прочих полезных ископаемых» (асбест, соль, глина, алмазы и т.д.) - на этот сегмент приходится 407,5 млн тонн отходов.

При этом аналитики отмечают, что на нефтегазовую добычу приходится лишь 0,1% от общей промышленной генерации отходов в стране - 7,1 млн тонн.


Collapse )

Новый способ обучения ИИ остановит большинство хакерских атак на них



Ученые из США решили проблему хакерских атак на модели искусственного интеллекта (ИИ). Для этого они использовали другую модель, которая пыталась обмануть нейронную сеть и заставить ее проанализировать отредактированные изображения.

Исследователи Университета Иллинойса объяснили, что один из самых больших недостатков обучения ИИ — последующая уязвимость модели к хакерским атакам. При этом большинство атак приходится на системы распознавания образов или реконструкции изображений. Это вызывает тревогу у чиновников, которые работают в сфере здравоохранения, где метод часто используется для реконструкции медицинских изображений. Если ИИ получит неправильное изображение, то он может ошибочно поставить диагноз пациенту.

Поэтому ученые предложили новый метод обучения систем глубокого обучения, чтобы сделать их более отказоустойчивыми и надежными в тех случаях, которые являются критическими с точки зрения безопасности.

Для этого ученые соединили нейронную сеть, отвечающую за восстановление изображений, с моделью, которая генерирует состязательные примеры (изображения, где меняется небольшая часть оригинала). Во время обучения один ИИ пытался обмануть другой, показывая ему картинки, которые незначительно отличаются от оригинала. Модель реконструкции же постоянно анализировала картинки и пыталась определить, оригинал это или отредактированная картинка.

В результате сеть нашла все отредактированные фотографии — этот результат лучше, чем у других нейронных сетей. Во время экспериментов ученые попытались вручную взломать систему и показать ей сотни версий отредактированных изображений, но все из них были отклонены.