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!


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.

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

При написании статей в данном блоге используются только общедоступные открытые источники информации в сети интернет. Источниками информации служат следующие ресурсы: hi-news.ru, hightech.fm, forbes.ru, rb.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, hightech.plus, tadviser.ru, ntinews.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)



Рассказать друзьям или разместить в своём блоге:
promo luckyea77 june 19, 23:05 10
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…

Как современные HMI/SCADA решения могут ускорить переход к Индустрии 4.0

Большая часть данных, используемых промышленными решениями IoT, поступает из программного обеспечения автоматизации HMI / SCADA. Как ускорить трансформацию производства с учетом этого? Технологии автоматизации, такие как программное обеспечение HMI / SCADA, существуют уже много лет. Они послужили толчком к тому, что многие называют «третьей промышленной революцией». В 2020 году, когда достигнут следующий этап, известный как «Индустрия 4.0», многие компании переосмысливают свое будущее и пытаются понять, как они могут реализовать преимущества, приносимые цифровой трансформацией. Решения для автоматизации являются неотъемлемой и ключевой частью процесса, открывая эру, в которой оперативные данные немедленно анализируются с помощью алгоритмов искусственного интеллекта /машинного обучения. ИИ автоматически оптимизирует операции через «замкнутый контур» или предупреждает человека о дальнейших действиях. HMI / SCADA позволяют принимать более взвешенные решения для быстрого реагирования. Преобразование оперативных данных в аналитику, которую затем можно использовать для оптимизации процессов, приносит истинную ценность для бизнеса, превращая автоматизацию в слой, на котором пользователи могут строить свои цифровые преобразования. По сути, автоматизация становится основой стратегии оцифровки компании.


Цифровое преобразование помогает снизить издержки

Оценка риска

С момента запуска операционной технологии. производители сталкиваются с тремя основными проблемами: как одновременно повысить доступность, управлять рисками и сократить расходы. Конечная цель - обеспечить оптимальную эффективность активов для максимизации желаемых результатов. Производители могут использовать HMI / SCADA для улучшения видимости, оптимизации операций и улучшения качества и производительности. Беглый взгляд - операторы знают, что важно, и какие действия будут правильными для повышения эффективности и снижения затрат. Первоначально надо пройти стадию оценки рисков. Она включает в себя процесс оценки критичности всех активов в рамках бизнеса и выставления оценки: высокая, средняя и низкая. Затем аналитические решения предоставляют оптимизированный план, позволяющий сократить расходы и в то же время соответствующим образом снизить риск неудачи с учетом вероятностей и последствий. Рекомендации, выданные аналитикой, возвращаются в процесс через уровень автоматизации, HMI / SCADA, и в этом случае оператор сможет проверить рекомендуемые параметры перед их отправкой в реальный процесс или непосредственно в ПЛК. Эта трансформация данных используется для принятия более обоснованных решений, проактивности и оптимизации процессов.
Collapse )

Новый ИИ, оказывается, не распознает, а придумывает лица



Разработчики показали работу новейшей системы с использованием ИИ. Она берет изображение с низким разрешением и генерирует его «с повышением частоты дискретизации» в 64 раза по сравнению с оригиналом. Для разработки системы использовался использовали алгоритм исследования скрытого пространства. Однако на практике система наглядно продемонстрировала, что «улучшенное» изображение может кардинально отличаться от оригинала, сообщает Duke University.

Разработанный командой Модуль Python PULSE вряд ли может применяться для распознавания лиц с такими результатами. Однако, ему могут найти применение в астрономии, медицине или в художественной сфере.

PULSE дает более широкое понимание исходной картинки, отмечают исследователи. Все же оно не воспроизводит лицо или объект с исходного изображения, а предлагает несколько вариантов похожих.
Collapse )

Gartner назвала 10 тенденций в области сбора и анализа данных

В конце июня 2020 года компания Gartner представила 10 основных тенденций в сфере сбора и аналитики данных на 2020 год.

1. ИИ становится умнее, быстрее, ответственнее

К концу 2024 года 75% организаций начнут внедрять ИИ-алгоритмы, что обеспечит пятикратный рост инфраструктуры передачи и аналитики данных. Такие ИИ-методики, как машинное обучение (ML), оптимизация и обработка на естественном языке (NLP), уже активно используются в различных сферах. Обучение с подкреплением и распределенное обучение создают более адаптируемые и гибкие системы для работы в сложных бизнес-ситуациях.


Gartner представила 10 основных тенденций в сфере сбора и аналитики данных

2. Значение панели инструментов падает

Динамический анализ данных, нацеленный на пользователя, заменит принцип «укажи и щелкни». Такой подход с использованием расширенной аналитики или NLP означает, что наиболее важные идеи будут передаваться каждому пользователю в зависимости от контекста, роли или использования этих данных.

3. ИИ для поддержки принятия решений

По прогнозам Gartner, более 33% крупных организаций будут иметь специалистов по анализу решений, в том числе по их моделированию. Новые инструменты позволят проектировать, моделировать, согласовывать, выполнять, отслеживать и настраивать модели и процессы принятия решений в контексте бизнеса.
Collapse )

«Инфосистемы Джет» с помощью искусственного интеллекта повысила эффективность работы прокатного стан

22 июня 2020 года ИТ-компания «Инфосистемы Джет» сообщила о разработке и внедрении на Новолипецком металлургическом комбинате сервиса для ускорения работы стана горячей прокатки. Математическая модель машинного обучения, на которой построен сервис, помогает операторам оптимизировать процесс проката металла на «Стане 2000». Решение поможет предприятию получить около 30 млн рублей дополнительного дохода в год.

Прокатный стан в металлургическом производстве — это комплекс оборудования, который с помощью прокатных валков раскатывает нагретый металл и превращает его в листовой прокат. На прокатный стан подают сплавы разного химического состава для производства стали различных марок. Стан работает непрерывно: круглые сутки и без выходных. Чтобы слябы не сталкивались и не соединялись, они должны двигаться с определёнными промежутками. Чем они меньше, тем больше слябов можно прокатать за единицу времени и тем выше производительность всего стана. Но при слишком маленьких разрывах между слябами резко увеличивается вероятность брака и аварийной остановки стана, поэтому операторы традиционно рассчитывают расстояние с запасом.

Рекомендательный сервис на базе машинного обучения (ML) обрабатывает набор меняющихся параметров (состав стали, температура нагрева, характеристики готовой продукции и т.д.) и в режиме реального времени предоставляет операторам прокатного стана рекомендации по оптимальному интервалу подачи слябов и управлению скоростью их движения. За счёт этого выработка прокатного стана увеличивается в среднем на 3,5 часа в месяц.


Collapse )

Иллюзия запрета: как заблокированный Telegram увеличивал аудиторию и продажи в России


Блокировка не помешала экспансии бизнеса Telegram в России Фото Thomas White / Reuters

Источник

Telegram даже в условиях блокировки продолжал наращивать аудиторию в России. Также пользователи в течение последних двух лет все активнее покупали на сторонних сайтах, переходя по ссылкам из мессенджера: за последние полгода они потратили через Telegram 710 млн рублей, в основном — на электронику

На протяжении двух лет блокировки мессенджер Павла Дурова F 30 Telegram продолжал увеличивать аудиторию в России. Об этом свидетельствуют предоставленные Forbes данные «Ромир» и Mediascope. По информации «Ромир», охват сервисом российской аудитории в 2018-м увеличился почти на 40% по сравнению с предыдущим годом. Правда, в 2019-м темп прироста показателя год к году снизился до 7%.

По данным Mediascope, в апреле 2020 года 27% жителей крупных российских городов старше 11 лет хотя бы раз заходили в Telegram. С начала года к маю охват аудитории внутри страны вырос на 27%, а с июня прошлого года — на 43%. Telegram — третий по популярности мессенджер в России: лидером по охвату остается WhatsАpp (64%), за ним следует Viber (38%).
Collapse )

Сети мобильной связи на базе облаков. Как они работают и в чем их преимущества для операторов

Существующие термины Cloud RAN и Centralized RAN (оба имеют аббревиатуру СRAN) часто используют один вместо другого.

RAN (Radio Access Network) – сеть радиодоступа для мобильной связи, состоящая из множества базовых станций (мачт, приёмопередающих антенн с радиочастью RRH (Remote Radio Head), базовых блоков BBU (Base Ban Unit).

Cloud RAN, или cloud-based RAN - сеть радиодоступа на основе облака – это виртуализованная сеть радиодоступа, которая координирует работу многих базовых станций, в которых базовые блоки.

BBU виртуализованы в облаке. При этом, базовые блоки BBU располагаются в ближайших дата-центрах граничной сети (Edge), в виде виртуализованных сетевых функций VNF (Virtual Network Function). Хотя в таком определении подразумевается некоторая централизация управления базовыми станциями, оно отличается от понятия Centralized RAN.

Centralized RAN - централизованная сеть радиодоступа, в которой предусматривается размещение BBU также в дата-центрах, но с использованием традиционной технологии co-location, а не виртуализации сетевых функций NFV (Network Function Virtualization). Такой подход используется, например, при радиопокрытии стадионов, бизнес-центров класса "А" и других мест с высоким трафиком.

С точки зрения экономики, сеть радиодоступа RAN – самая затратная часть мобильной сети связи. По оценкам экспертов, затраты на RAN составляют до 80% капитальных и до 60% операционных расходов оператора мобильной связи. И Cloud RAN, и Centralized RAN – это хорошие средства сокращения затрат на радиосеть.

В данной статье рассматривается Cloud RAN. Она более выгодна оператору при развёртывании сети радиодоступа. Начальные затраты на Cloud RAN, возможно, будут несколько выше, чем для Centralized RAN из-за необходимости перехода на NFV. Однако, многие операторы уже ведут проекты цифровой трансформации своих опорных сетей на базе NFV, поэтому виртуализация радиосети Cloud RAN будет хорошо «укладываться» в русло общего проекта цифровой трансформации на базе технологий виртуализации.

Другое название Cloud RAN сети радиодоступа оператора связи – MEC (Mobile Edge Computing).

Принцип

Cloud RAN – архитектура мобильной сети, которая хорошо подходит для решения проблемы роста расходов на сеть доступа, что до сих пор является одной из главных проблем в бизнесе оператора связи. Функции обработки вызовов в базовых блоках BBU в Cloud RAN могут гибко перераспределяться между виртуальными устройствами BBU. Для этого создаётся пул ресурсов (BBU Pool), который располагается в дата-центрах граничного облака. Гибкое перераспределения ресурсов между базовыми станциями сети доступа позволяет лучше адаптироваться к временным и сезонным изменениям трафика.

Например, в дневные часы большинство абонентов находятся на работе в бизнес-центрах, различных организациях и на предприятиях ближе к центру города. В рабочие часы трафик в этой области увеличивается, и там требуется больше ресурсов BBU. В жилых зонах в рабочие часы трафик невысок. Напротив, в вечернее, ночное и утреннее время, концентрация трафика пользователей в жилых зонах больше, чем в центре города.

При традиционном построении сети доступа, для каждой зоны потребуется количество ресурсов BBU из расчёта на максимальный трафик в определённые часы и дни недели. В другое время ресурсы BBU недозагружены. Это приводит к росту стоимости владения сети радиодоступа, поскольку количество BBU рассчитывается из максимальных значений.

В сети Cloud RAN, затраты на сеть доступа удаётся снизить за счёт двух основных факторов:

Виртуализация сетевых функций BBU, когда они реализуются не аппаратно, в выделенных устройствах, а программно, в виде VNF на виртуальных машинах. Это позволяет повысить загрузку процессоров стандартного вычислительного оборудования COTS (Commercial Off The Shelf), на котором они работают.
Миграция виртуальных машин, на которых работают VNF, между распределёнными дата-центрами граничной сети, что позволяет организовывать более оптимальную загрузку ресурсов BBU во времени.


Рисунок 1.Этапы перехода к Cloud RAN.
Collapse )

Сколько языков программирования существует сейчас в мире

Почему их так много и на каких можно хорошо заработать



Без языков программирования мир в нынешнем виде просто не существовал бы. Представьте, что мы живём без компьютеров, цифровых технологий, всех этих интернетов с Instagram и TikTok. Вообразить такое очень сложно, если вообще возможно.

Но сколько языков программирования существует вообще? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно провести серьёзное исследование. Причём стоит сразу отделить зёрна от плевел, то есть определить, что является языком программирования (ЯП), а что нет. В зависимости от этого разные источники дают самые разнообразные ответы. Если коротко, то от 1000 до 10 тысяч. Всё зависит от того, что признавать языком программирования и определять ли разновидности (если угодно, форки) одного ЯП как разные языки. Но даже если так не делать, то насчитать можно около 700 языков: от самых старых до современных, от практичных и используемых до эзотерических, создаваемых просто для фана.

Более того, новые ЯП появляются с завидной регулярностью — многие компании разрабатывают собственные языки. Экспериментируют с этим и отдельные разработчики.

У всех языков своё назначение. Какие-то применяются для написания мобильных приложений, другие — для работы с микроконтроллерами, третьи — для создания десктопных программ или аналитики. Но есть и случаи, когда одну задачу можно решить при помощи разных языков.
Collapse )
Смотрите также:
История языков программирования
Языки программирования, разработанные российскими и советскими программистами
Самые популярные языки программирования 1965 - 2019 гг.
Самые востребованные языки программирования в России на HeadHunter
Какой язык программирования учить в 2020?
Курсы по программированию от лучшего высшего учебного заведения мира по подготовке программистов
Сайты с уроками программирования и со справочниками
Youtube-каналы с уроками программирования
Андрей Станкевич про обучение программированию

Какую отдачу российские интернет-магазины получают от SEO — исследование



Исследование «Ашманов и партнеры» показало, что 84% представителей рынка e-commerce продвигают сайты в поисковых системах. Большинство из них довольны результатами. Об этом Rusbase рассказали в пресс-службе «Ашманов и партнеры».

Исследование было проведено в апреле-мае 2020 года и содержит ответы специалистов по SEO и маркетингу больше 60 российских интернет-магазинов.

Выяснилось, что органический трафик из поисковых систем остается ключевым каналом привлечения клиентов. Он опережает по объему и значимости другие источники: рекламу, email-рассылки, социальные сети.

Только 15% опрошенных не удовлетворены результатами продвижения в поиске «Яндекса» и Google по итогам 2019 года. 66% отметили рост посещаемости из поиска, а 47% — рост продаж.

22% респондентов указали на снижение трафика и продаж из поисковых систем. Чаще это небольшие игроки с оборотом менее 800 млн рублей в год. Крупные компании довольны результатами SEO-оптимизации. 66% из них увеличили бюджет на этот канал продвижения в 2019 году. Более половины представителей среднего бизнеса тоже отмечают эффективность SEO. Но они пока не готовы увеличить инвестиции на оптимизацию.

Также выяснилось, что основным конкурентом интернет-магазинов в поисковых системах являются маркетплейсы.
Collapse )

Как выбрать технологическую базу для цифровой трансформации

За счет цифровой трансформации одни стремятся занять лидерские позиции на рынке, а другие — не отстать. Когда дело доходит до внедрения конкретных решений, обычно в первую очередь вспоминают искусственный интеллект, большие данные, машинное обучение — технологии, которые сейчас на слуху. Однако прорывные технологии — не единственная составляющая успешной цифровой трансформации. Обязательным условием для ее проведения является должный уровень автоматизации. Компания Haulmont поделилась с TAdviser своим видением, как его лучше всего обеспечить, используя open source платформу CUBA Platform.



В ходе цифровой трансформации модель бизнеса изменяется за счет внедрения технологий, и при этом формируются новые процессы. Искусственный интеллект, большие данные или машинное обучение не могут покрыть каждый их этап. Функционирование по-настоящему фундаментальных составляющих обеспечивают классические инструменты. Например, для оформления кредита через голосовой помощник необходимо провести скоринг и рассчитать условия.

Компаниям с богатой историей, прежде чем приступить к цифровой трансформации, необходимо обновить основные системы, которые зачастую созданы более 20 лет назад. У них нет достаточного API для интеграции с новыми решениями, возможности модернизации исчерпаны, а на рынке все меньше специалистов, которые разбираются в устаревших технологиях.

Также в погоне за глобальными целями цифровой трансформации не стоит забывать о периферийных процессах, автоматизация которых может принести существенный эффект «здесь и сейчас».

Успешность, сроки, стоимость автоматизации, а также возможность решать несколько задач параллельно напрямую влияют на успех всего процесса цифровой трансформации. А эти факторы, в свою очередь, сильно зависят от адекватного задаче выбора технологий и инструментов.
Collapse )