Category: it

Category was added automatically. Read all entries about "it".

Информационно-развлекательный портал

Информационно-развлекательный портал: http://luckyea.ucoz.ru/

Добро пожаловать в мой блог!

Посмотрев на метки вы можете понять о чем я пишу в этом блоге.

Мои страницы:
Facebook
Добавляйтесь!

Записи со ссылками на посты с лекциями и уроками в этом блоге: http://luckyea77.livejournal.com/714447.html

Программное решение для сдачи и подготовки (в т.ч. игра "Кто хочет стать миллионером?") к экзаменам (электробезопасность, промышленная безопасность, сертификат 1С Профессионал и т.п.): https://luckyea77.livejournal.com/3661104.html

Спортивные трансляции в режиме онлайн вы можете увидеть здесь: http://luckyea77.livejournal.com/175626.html
В этой записи много ссылок на сайты, ведущие прямые трансляции по разным видам спорта, а также этот пост содержит более 20ти спортивных каналов.



При написании статей в данном блоге используются только общедоступные открытые источники информации в сети интернет. Источниками информации служат следующие ресурсы: hightech.plus, hightech.fm, tadviser.ru, hi-news.ru, rb.ru, ntinews.ru, forbes.ru, naked-science.ru, nplus1.ru, popmech.ru, wikipedia.org, youtube.com, rambler.ru, yandex.ru, mail.ru, rbk.ru, autostat.ru, riarating.ru, livejournal.com, vestifinance.ru, renen.ru, altenergiya.ru, kot.sh, vedomosti.ru, elektrovesti.net, energosovet.ru, ffin.ru, 2045.ru, alternativenergy.ru, futurenow.ru, knowrealty.ru, aif.ru, secretmag.ru, womanonly.ru, 3dnews.ru, greenevolution.ru, dmrealty.ru, nature-time.ru, dailytechinfo.org, svpressa.ru, pskovstroyka.ru, sport-express.ru, kinopoisk.ru, rg.ru, asi.ru, data-economy.ru, futurerussia.gov.ru

Моя точка зрения может не совпадать с авторами видео, изображений, статей, интервью и комментариев к записям. Я не несу ответственности за мнения, высказанные в комментариях читателей.





Мой френдмарафон: https://luckyea77.livejournal.com/3399966.html

Самые популярные метки моего блога:
Технологии3D-принтерЭлектроэнергия
РоссияМирБокс
РоботМедицинаЗарплата
АвтоБудущееРейтинг
ФутболИскусственный интеллект
ЭкономикаКомпьютерная игра
ИнтернетВиртуальная реальность
МузыкаФильмПрограммирование



Смотрите также:
Обучение программированию онлайн
Интерактивные курсы веб-программирования (19 бесплатных курсов)



Поддержать донатом: ссылка

Рассказать друзьям или разместить в своём блоге:
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.…

Синтетическим копирайтером Copy.ai пользуются уже 300 тыс. маркетологов



Американский стартап Copy.ai, автоматизирующий написание рекламных текстов, отчитался об успехах своей платформы и закрыл второй раунд финансирования за год. По заявлениям разработчика, более 300 тыс. профессиональных маркетологов пользуются услугами синтетического копирайтинга — в число клиентов входят eBay, Nestle, Ogilvy и другие крупные бренды. CopyAI за 30 секунд способен сгенерировать 10 уникальных текстов на основе одного вводного, при этом сам меняет структуру, подбирает синонимы и в некоторых случаях добавляет новые детали.

Основной продукт стартапа — алгоритм CopyAI, который полагается на продвинутую языковую модель GPT-3 от OpenAI. Система со 175 млрд. параметров использует обработку естественного языка, анализируя тексты реальных копирайтеров, журналистов и маркетологов, а затем выводит принципиально новые материалы.

CopyAI меняет структуру оригинальных текстов, подбирает подходящие синонимы и, в некоторых случаях, самостоятельно добавляет новые детали. Процесс подготовки новых материалов занимает около 30 секунд — за это время ИИ генерирует 10 уникальных текстов, готовых к публикации на сайте интернет-магазина или в блоге клиента. Платформа также поддерживает простой текстовый редактор — на случай, если пользователь захочет внести корректировки — и быстрый экспорт текста в необходимом формате.
Collapse )

ИИ научили предсказывать, когда компания обанкротится



Ученые предложили новый метод предсказывать банкротство компаний на основе машинного обучения.

Авторы новой работы из ВШЭ научили алгоритм разделять компании на два типа, которые стабильны и продолжать существовать и те, которые обанкротятся в течение некоторого срока.

Чтобы обучить ИИ, авторы работы использовали исторические данные о благополучных и обанкротившихся фирмах. Основными показателями, на которые обращал внимание алгоритм: производительность бизнеса, а также условия и закономерности, при которых компания начала развиваться или, наоборот, прекратила свое существование.
Collapse )

NtechLab признан лучшим в мире стартапом в сфере искусственного интеллекта



Компания победила в G20 Innovation League, первом международном конкурсе технологических компаний, организованном Группой двадцати.

Разработчик программного обеспечения для распознавания лиц и интеллектуальной видеоаналитики NtechLab — технологический партнер Госкорпорации Ростех — победил в первом международном соревновании стартапов G20 Innovation League, организованном Группой двадцати. Технологический форум проходил в Сорренто 9–10 октября по инициативе Италии, которая сейчас председательствует в «двадцатке».

В форуме принимали участие крупнейшие международные инвестиционные фонды и технологические компании. На первом этапе конкурса самые перспективные стартапы номинировались каждой из стран «двадцатки». На втором этапе 100 стартапов, которые прошли в финал, оценивались международными венчурными инвесторами и технологическими корпорациями по финансовым результатам, уникальности продукта, компетенциям команды, соответствию предлагаемых решений вызовам современности и другим критериям.

«Международное сообщество придерживается единого мнения — без систем интеллектуальной видеоаналитики город не может быть умным и безопасным, а бизнес конкурентоспособным, и победа NtechLab подтверждает статус нашей компании как одного из мировых лидеров в создании таких систем. Видеоаналитика уже используется практически во всех отраслях — от промышленности до розничной торговли — и помогает обществу и бизнесу в своевременном реагировании на инциденты и принятии долгосрочных стратегических решений», — подчеркнул генеральный директор NtechLab Андрей Теленков.
Collapse )

Искусственный мозг: зачем ученые создают нейроморфный чип, думающий как человек?



Ученые мечтают создать чип, который бы работал как человеческий мозг — быстро, мог обрабатывать параллельные процессы и тратил бы меньше энергии на все это. Такой чип станет основой для полноценного искусственного интеллекта, который будет думать как человек. «Хайтек» рассказывает, как ученые создают искусственный мозг и почему это так сложно.

Работа человеческого мозга до сих пор загадка, его изучают с точки зрения биологии, математики, физики и электронной инженерии. Если соединить все эти знания, получится нейроморфный чип — устройство, которые имитирует работу нашего мозга. Зачем ученые хотят перенести мозг в физическую память? И почему мы до сих пор не создали искусственный интеллект, похожий на нас?

Нейроморфные чипы будут работать как наш мозг. Что это значит?
Collapse )

Охота на DevOps-инженеров: в чем их сила и почему за ними будущее ИТ



Несколько лет назад на сайтах по поиску работы появились вакансии на должность DevOps-инженера. Тогда мало кто понимал, что такое DevOps и что делает представитель этой профессии. Сейчас ситуация немного улучшилась, но все равно — не так много даже технических специалистов понимают, что это такое. Разобраться в сути профессии и самой концепции DevOps помогает технический директор ГК Иннотех Антон Якимов.

Ситуация с DevOps-инженерами сложная, поскольку на них сейчас очень большой спрос. Многие крупные компании буквально охотятся за ними, но найти получается не всегда. Кстати, частично вина за дефицит хороших специалистов лежит на руководителях компаний, которые следуют за IT-модой и приглашают на работу DevOps-инженеров просто потому, что так делают очень многие крупные компании. Мировые гиганты, такие как Google, Amazon и Facebook, никогда и ничего просто так не делают, а значит, DevOps действительно помогает компаниям работать? Если коротко — то да. А ниже я расскажу почему.

Что такое DevOps?

Это сокращение термина Development Operations, который появился 11 лет назад. Сначала его использовали в социальных сетях, но затем он попал и в бизнес. Сейчас DevOps — это целая философия, которая дает возможность разработчикам быстрее и эффективнее выполнять свои задачи. Эта концепция неразрывно связана с популярным сегодня понятием «цифровая трансформация».
Collapse )

Российские студенты — чемпионы мира по программированию 8-й год подряд



Россия одержала победу в мировом чемпионате по программированию ICPC, завоевав три золотых медали из четырех. При этом абсолютным победителем стала команда студентов Нижегородского госуниверситета им. Н. И. Лобачевского. Россия победила в этом соревновании в восьмой раз подряд — никому не удается показать результат лучше наших программистов с 2013 года.

Финал ICPC (International Collegiate Programming Contest) впервые прошел в Москве. В этом году в нем должны были принять участие 175 университетов из 63 стран мира. Но из-за пандемии COVID-19 с соревнований снялись все 18 команд от Китая. От России и Индии в финал прошли по 15 команд, от США — 14, от Бразилии — 9, от Южной Кореи — 6.

Во время финальных испытаний участники решали на время алгоритмические задачи, для которых нужно было распознать математические модели. Например, было необходимо предложить идеальные точки для съемки всех куполов храма Василия Блаженного, написать программу, которая определит список телефонов с минимальными альтернативными издержками или определит минимальную стоимость установки дорожных знаков, учитывая и регулируя скоростные лимиты на дорогах. Всего нужно было решить 15 задач на трех компьютерах (раньше было меньше задач и 1 компьютер).
Collapse )

Rolls-Royce начнут выпускать малые ядерные реакторы для питания дата-центров



Концерн Rolls-Royce собирается выпускать малые ядерные реакторы, которые будут поставлять электричество в дата-центры, чтобы они были независимы от электросетей. \r\n\r\n

Новая разработка — это малые модульные реакторы (SMR), их уже разрабатывают в компании. Основная задача SMR — стабильно поставлять электроэнергию с нулевым углеродным выбросом.

Проект финансирует британское правительство, в 2020 году оно выделило компании около $300 млн на разработку и усовершенствование технологии.
Collapse )

Новый напечатанный беспилотник научили летать и перезаряжаться самостоятельно



Инженеры из США представили экспериментальную платформу, которая позволяет модифицировать дроны MiniHawk. Устройство уже научили садиться и заряжаться самостоятельно.

Исследователи отметили, что с устройствами VTOL было очень сложно работать. Задача инженеров упростились после того, как появилось специальное программное обеспечение для управления полетом и автопилот с открытым исходным кодом. Чтобы еще больше упростить эксперименты, ученые из лаборатории RoboWork Lab при Университете Невады создали MiniHawk — 3D-печатный самолет, который можно использовать в качестве экспериментального проекта для разных исследовательских проектов.

На основе этих данных независимые исследователи могут создавать самолеты с большим размахом крыльев или объединять несколько MiniHawk во время полета с помощью магнитных креплений на кончиках крыльев. Еще одно нововведение позволяет устройству самостоятельно приземляться в любом подходящем месте и зарядиться с помощью солнечных батарей.
Collapse )

Новый ИИ от DeepMind научился очень точно прогнозировать погоду



Компания DeepMind в партнерстве с Метеорологическим бюро и Национальной метеорологической службой Великобритании разработала инструмент глубокого обучения DGMR. Решение точно определяет вероятность дождя в ближайшие 90 минут. Это — одна из самых сложных задач в метеорологии.

Прогнозирование осадков важно для многих отраслей экономики — от сельского хозяйства до работы наземных авиаслужб. Но современные технологии из-за множества переменных (скорость и направление ветра, температура и т. д.) не всегда точно сообщают, какой объем осадков ожидается и какие области на карте охватит дождь.

Лучшие методы прогнозирования используют компьютерное моделирование физики атмосферы. Но предназначены они для долгосрочных прогнозов и в меньшей степени — для краткосрочных (от 60 минут). Методы глубокого обучения в метеорологии могут лишь точно определять один из нескольких параметров — либо направление дождевых масс, либо интенсивность осадков.

Команда DeepMind решила усовершенствовать существующие решения. Для этого она использовала данные с метеорадаров, которые отслеживают формирование и движение облаков. Объединение этих данных позволяет создавать покадровое видео с направлением облачности. Для DGMR задачу усложнили: ученые отправили в генеративную сеть, на подобии GAN, реальные снимки. Сеть моделировала фейковые изображения, продолжая последовательность реальных данных. Затем эти снимки анализировали модели глубокого обучения и современного физического моделирования.

Команда ученых попросила 56 синоптиков Метеорологическом бюро, не участвовавших в создании DGMR, сравнить полноту данных в двух прогнозах. В итоге 89% метеорологов предпочли DGMR. Прогноз на базе искусственного интеллекта оказался более полным по продолжительности и интенсивности осадков, направлению движения облаков и т. д.