March 3rd, 2021

За 15 лет в российские инновационные институты развития вложено 1 трлн рублей бюджетных средств

За 15 лет — с 2006 по 2020 гг. — в российские инновационные институты развития (ИР) вложено более 965 млрд бюджетных средств. Об этом свидетельствуют данные Росказначейства.

За этот период из федерального бюджета на институты развития выделили 3,6 трлн рублей. В 2020 году объем финансирования должен быть составить рекордные 750 млрд рублей. Это почти 0,7% ВВП, или 3,8% всех расходов федерального бюджета, пишут «Ведомости» со ссылкой на данные Росказначейства.

В частности, инновационные институты развития («Сколково», «Роснано» и др.) получили 965 млрд рублей, ВЭБ.РФ и другие банки – 2,1 трлн рублей, региональные и прочие ИР – еще 560 млрд рублей.



Как отмечает издание, согласно плану, доля инновационной продукции к 2020 году должна была достичь 25%, но показатель составил лишь 11%. Кроме того, провалены большинство целевых показателей стратегии инновационного развития до 2020 года, которую приняли в 2011 году. По индексу инноваций Россия находится на 47 месте среди 131 страны мира, говорится в публикации газеты.

«Ставку сделали на подсмотренные на Западе венчур, стартапы, IPO на бирже и так далее, но с нашим неразвитым финансовым рынком это не получилось. Реализовался худший сценарий стратегии, при котором роста не происходит, – констатировал директор Института менеджмента инноваций Высшей школы бизнеса ВШЭ Дан Медовников.»
Collapse )
promo luckyea77 december 30, 15:00 8
Buy for 10 tokens
По этой ссылке (или этой) 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.…

В России запущен первый комплекс для мониторинга состояния дорог при помощи нейросетей

2 марта 2021 года было объявлено о запуске в Туле мобильного комплекса для мониторинга состояния дорог с помощью нейронных сетей. Это первое такое решение в России, утверждает его разработчик, компания «Ростелеком».

Программно-аппаратный комплекс (ПАК), установленный на автомобиль заказчика, состоит из камер видеонаблюдения и модуля искусственной нейросети. Система способна автоматически фиксировать отклонения в состоянии объектов дорожной инфраструктуры и прилегающей территории: автомобильной дороги, бордюров, дорожных знаков, светофоров, опор освещения и других. С помощью мобильного комплекса можно определять признаки загрязнений, наличия краски, наклеек и надписей на поверхности информационных указателей, контролировать переполнение урн возле остановок общественного транспорта и другие нарушения.


В РФ запущен первый комплекс для мониторинга состояния дорог при помощи нейросетей от «Ростелекома»

Оборудованный видеокамерами транспорт фиксирует неисправности. Данные о состоянии инфраструктуры и объектов записываются в память ПАК, а также в режиме реального времени передаются в личный кабинет заказчика, размещенный в облаке «Ростелекома». Информация содержит дату, время и место фиксации, а также фотоснимок объекта с указанием типа отклонения.

Директор филиала ПАО «Ростелеком» в Тульской и Рязанской областях Иван Анашкин назвал отличительной чертой нового комплекса то, что с транспортного средства происходит непрерывная видеосъемка объектов, а нейронная сеть в режиме онлайн автоматически анализирует их состояние, не осуществляя записи и хранения видео.

По словам Анашкина, к началу марта 2021 года такое оборудование установлено лишь на одном автомобиле, но в будущем планируется размещать его на городском общественном транспорте и коммунальной технике для обследования дворовых территорий.

Госинспекция по недвижимости запустила новый алгоритм выявления самозахвата земельных участков



2 марта 2021 года Госинспекция по недвижимости сообщила о запуске алгоритмом выявления самозахвата земельных участков.

Технология в автоматическом режиме выявляет признаки нарушений, сравнивая координаты фактических ограждений и согласованных по договору границ участка. Алгоритм использует данные информационной системы «Реестр единых объектов недвижимости» и высчитывает пересечение координат в процентах. Проект реализован совместно с Департаментом информационных технологий города Москвы.

Раньше аналогичные действия выполнялись инспекторами поэтапно и «вручную»: каждый земельный участок рассматривался отдельно, проверялся в базах данных и сравнивался с исходными данными.

«С момента запуска алгоритма в конце декабря 2020 года с его помощью было обработано 1993 объекта, в том числе выявлено 590 признаков нарушений. Например, в Восточном административном округе разрешенная площадь использования одного участка по договору аренды составляет 14,2 тысячи квадратных метров, в то время как фактически арендатор оградил забором и занимал площадь 19,3 тысячи квадратных метров. Именно данный инструмент помог выявить несоответствие границ участка и размещенного ограждения», – рассказал начальник Госинспекции по недвижимости города Москвы Владислав Овчинский.»
Collapse )

Клонирование человека. Опасности и возможности самой обсуждаемой темы биологии



Клонирование — одна из самых удивительных и обсуждаемых тем в современной биологии. 24 января 2018 года китайские ученые впервые успешно клонировали приматов способом, который использовался в эксперименте со знаменитой овечкой Долли. Рассказываем, что известно об этом необычном методе на сегодняшний день.

Что такое клонирование человека?

Клонирование человека — прогнозируемая методология, заключающаяся в создании эмбриона и последующем выращивании из эмбриона людей, имеющих генотип того или иного индивида, ныне существующего или ранее существовавшего.

Термины «клон», «клонирование» первоначально использовались в микробиологии и селекции, после — в генетике, в связи с успехами которой и вошли в общее употребление. На 2016 год нет документально подтвержденных свидетельств того, что кому-то удалось создать клон человека.

Технология клонирования

Наиболее успешным из методов клонирования высших животных оказался метод «переноса ядра». Именно он был применен для клонирования овцы Долли в Шотландии, которая прожила шесть с половиной лет и оставила после себя 6 ягнят.
Collapse )

Ученые используют ИИ для структуризации известных данных



Исследователи из Утрехтского университета разработали систему машинного обучения, которая автоматически обрабатывает ранние исследования.

Новая разработка получила название ASReview. Она может оказаться особенно полезной для проведения исследований COVID-19.

Исследователи и эксперты сталкиваются с серьезной проблемой, когда начинают обрабатывать многочисленные исследования, которые уже были сделаны. Читать литературу по определенной теме довольно трудоемко.
Джонатан де Брюин, ведущий инженер исследования


Новый ИИ буквально запрограммирован на то, чтобы искать иголку в стоге сена: он использует интерактивный подход, называемый активным обучением.

В классических процессах рецензирования исследователь вручную изучает информацию и сам решает, релевантна ли для него та или иная статья. Задача ИИ состоит в том, чтобы свести к минимуму количество нерелевантных статей. Это может сэкономить много времени в процессе обзора литературы.

В частности новая система может быть полезна для изучения COVID-19, так как сегодня исследователям приходится в короткие сроки обрабатывать огромное количество новой информации о вирусе.

В будущем ASReview может быть использован для проведения многих других систематических обзоров и метаанализов, что в конечном итоге может ускорить исследования в различных областях.