Завод «Микрон» (входит в группу компаний «Элемент») увеличил производственные мощности по выпуску корпусированных микросхем промышленного назначения для экстремальной электроники в 2,4 раза.
В рамках проекта «Микрон» модернизировал производственный участок площадью 1,5 тысячи м2. На участке были открыты новые чистые производственные помещения, соответствующие классу ISO 8, установлено и запущено 29 новых единиц оборудования, из них 8 российского производства.
Как русифицировать китайские автомобили? Как не наделать кирпичей окирпичивая машину дороже 10 млн. руб? Я работаю с программным обеспечением китайских автомобилей, одна из самых популярных моделей на сегодняшний день это Lixiang, именно на ее примере я и покажу как обычно или, наоборот необычно, русифицируются автомобили.
Живем мы в интересное время. Абзац ниже касается практически всех премиальных китайских автобрендов.
Применяя определенную степень упрощения к статистике, которая, перефразируя пословицу, является производной от лжи, будем опираться на твердые факты из первых ссылок в поисковике. На конец 2023 года число реализованных машин этой марки уже составляло 376030 штук. Зарегистрировано же на текущий момент в РФ более 20.000 автомобилей Lixiang. РФ является лидером среди стран, куда импортированы авто этой марки. Это следствие совпадения ухода западных автобрендов и бурный расцвет китайского автопрома. Держим это в уме, теперь следующая часть эриксоновской петли.
Кроме этого имеем санкции и американское участие в капитале автопроизводителей. Русский и Китаец братья навеке, но Китай умеет мыслить столетиями, по всей видимости в горизонте планирования в несколько сотен лет
Компания «Открытая мобильная платформа» заявила о выходе версии «Аврора Центр». «Аврора Центр» представляет собой платформу единого управления корпоративными устройствами на базе различных ОС.
По словам разработчиков, платформа удалённого управления «Аврора Центр» создана заменить такие решения, как VMWare AirWatch, MobileIron, Citrix, SOTI, и предназначена для упрощения и централизации управления корпоративными мобильными устройствами, компьютерами и ноутбуками на операционных системах «Аврора», Android, «Альт», Astra Linux, «Ред ОС» и Ubuntu. Кроме смартфонов и планшетов, «Аврора Центр» может управлять терминалами сбора данных, применяемых на производственных линиях, складах, в курьерской доставке и так далее.
Всем привет, меня зовут Богдан. В ML я начал свое посвящение осенью 2023 года и за этот год успел поработать над таким неоднозначным проектом как "Предсказание выбытия насосов". На данную тему на Хабре уже есть несколько статей, которые я в своё время нашел и опыт которых я пытался перенести в свой учебный big data пет проект :)
ссылки на других ребят тут: ссылка 1 и ссылка 2
Хочу сказать что в данной статье не будет кода, она будет посвящена размышлениям, неудачам и иногда смешным попыткам решить данную проблему. Ну а также наверное где-то я буду кидать ссылки на совершенно разные вещи и немного похвастаюсь нашим финальным решением и тем, к чему меня привело участие во всем этом.
Если вы хотите посмотреть на то как это реализовано под капотом, то добро пожаловать в репу на гитхабе
Здесь расписано множество вещей, которые я успел попробовать пока работал над этой задачей в них входят как удачные решения, так и не очень.
В этой статье я буду анализировать и улучшать ATR, LRN, LSTM, GRU в задаче генерации текста. Обучать их я буду на классике Достоевского. Он первый под руку попался.
Привет! Меня зовут Искандар и я разработчик в компании «Строительный Двор», попытаюсь очень кратко рассказать о прошедшем хакатоне и удалось ли нам победить нейросеть.
Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Трублаевич, я занимаюсь тестированием диалоговых систем в компании Just AI. Сегодня сложно отрицать, что боты, голосовые ассистенты и виртуальные помощники стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Но, чтобы эти системы были действительно эффективными, они должны не просто распознавать слова и фразы, но и корректно понимать их смысл в различных контекстах.
Тестирование NLU – сложный процесс, так как невозможно точно определить границу полноты тестирования. Для этого и существуют некоторые лайфхаки – правила тестирования, о которых хочется поговорить в этой статье. Материалы разделены на два блока: личный опыт QA-инженера и тестирование при помощи нейросетей.
Последнее время достаточно популярна "async/await" концепция в Rust. Безусловно для подавляющего большинства задач это лучший вариант. Так как она ориентирована на то что система, которая обрабатывает сетевые запросы, например сталкивается с блокировкой ввода/вывода к базе данных. В результате лучшим решением будет использование "async/await", так как он позволяет использовать один поток для обработки множества запросов. Если функция "async" не может быть завершена например из-за ожидания ввода-вывода, она может отдать управление в точке ее вызова "await". И "executor" например "Tokio" может переключиться на другую задачу.
В начале июля 2024 года компания «Яндекс» подала в Федеральную службу по интеллектуальной собственности (Роспатент) заявку на регистрацию товарного знака YDEX.
Человек vs машина, или Почему А/Б-тесты не панацея
Недавно Spotify выкатили новую фичу на основе ML — Shortcuts. По сути, это шесть персонализированных плейлистов c музыкальными предпочтениями пользователей.
Они составляются не на базе новой музыки, а на базе того, что ты слушал недавно. Команда Spotify исследовала паттерны прослушивания музыки и обратила внимание, что, если пользователю нравится песня, он слушает ее на репите.
Так и появилась идея создать подобную фичу. Одной из задач при ее внедрении было придумать емкое название, чтобы люди сразу понимали, что это. Команда предлагала разные варианты:
🎵 Послушать сейчас.
🎵 Быстрый доступ.
🎵 Горячие кнопки.
🎵 Доброе утро.
Результаты A/B-теста не показали значительной разницы между ними.
Один из участников команды настаивал на варианте «Доброе утро»: так пользователь косвенно будет понимать, что страница с кнопками — его пространство, а горячие клавиши — его персонализированные песни.
Такой эмпатичный подход всем понравился. Фичу внедрили, и она собрала в основном положительные отзывы. Даже больше — исследования показали, что она вызывает эмоциональную привязанность у пользователей.
Правда, пришлось ее доработать: менять приветствие и состав музыки в зависимости от времени суток.
Всё это лишний раз напоминает нам, что данные и цифры не охватывают полную картину мира. Если бы мир можно было померить таким образом, всё было бы гораздо проще, в том числе и создание продуктов.
Приходите обсуждать продуктовый подход к нам в Телеграм-канал.
Стали известны устройства, которые выпустит Apple этой осенью, зачем компании 100 млн чипов от TSMC, когда выйдет полностью новая Siri в релиз, кто из Apple назначен в совет директоров OpenAI, что будет с новыми Apple Watch SE, какова судьба Epic Games Store в ЕС, а также новости из российского App Store и другие интересные события за прошедшую неделю – в этом выпуске Apple Pro Weekly News!
Приветствую всех!
Сегодня я вам представлю свои наработки по способу инжекта 64-битных DLL библиотек в процессы WOW64, сам который считал невозможным. Любителей потрогать внутренности Windows приглашаю под кат.
Как спасти свой it-бизнес от недобросовестных фрилансеров, не напортачить с договорами с сотрудниками и защитить собственную интеллектуальную собственность рассказали юристы AG-LEGAL в своем материале.
В статье, в общих словах рассматриваются 2 вопроса:
1) Как рассчитать метрику производительности СУБД
2) Как использовать корреляционный анализ для поиска причин снижения производительности СУБД
Производители чипов выпускают все более совершенные процессоры. В их число входит и компания Intel, которая скоро представит Arrow Lake-S. Чипы этой линейки не будут поддерживать оперативную память стандарта DDR4, компания решила от этого отказаться. Вместо этого Intel обеспечит поддержку новейшей DDR5 — она позволит повысить производительность устройства на базе чипа от Intel. Подробности — под катом.
В статье описана идея нейронных обыкновенных дифференциальных уравнений (Neural ODEs) - подхода в области глубокого обучения, который объединяет методы численного решения дифференциальных уравнений с нейронными сетями. Neural ODEs позволяют моделировать непрерывное изменение скрытых состояний, что открывает новые возможности для анализа временных рядов, обработки сигналов и динамических систем.
Мобильные разработчики редко сталкиваются в работе со сложными структурами данных. Как правило, в рутинных задачах вполне достаточно уметь использовать Array, Dictionary и Set. Но сегодня не об этом. Хороших статей о том, как устроены эти структуры данных, предостаточно.
Сегодня я хотел бы рассказать о редких и недооцененных структурах данных. И самое главное, как впустить их в свою рутинную жизнь разработчика.
Уже разобрались в прошлой статье, когда микросервисы не нужны, сейчас рассмотрим обратную ситуацию.
Возможно, получится слегка идеалистично, но представьте, что у вас быстрорастущий проект, постоянно требуются новые сотрудники, необходимо масштабироваться. Здесь встает вопрос о смене архитектуры, когда чувствуете, что монолитная уже не работает на вас.
Объективно оценить свой проект сложно, но начать можно с вопроса с капелькой синдрома самозванца «а вырос ли мой проект до микросервисов? как понять, что нужно переходить на них?»
Начнем с того, что перейти на них быстро не получится, скорее всего, вначале вы разгрузите наиболее загруженный модуль, например, на который приходят заявки. Посередине пути ваша архитектура будет походить на минисервисы, пока каждый модуль не будет вынесен отдельно и связан между собой. Напомню, что если их не «подружить» между собой, вся ваша работа не будет иметь смысла.
Небольшие модули легче контролировать, несколько точек отказа дают большую надежность, это основное преимущество микросервистной архитектуры, ее поэтому все и хотят. Например, у вас большой интернет-магазин, в минуту больше тысячи заказов, страшно хранить эту структуру в монолите, отключится один элемент — прекратит работу весь магазин до решения проблемы, а значит, большая потеря прибыли и лояльности к бизнесу. С микросервисами все обойдется меньшей кровью, если баг обнаружен в модуле «регистрация» , то новые пользователи просто не смогут залогиниться, но смогут выбрать товар и оформить заказ.
Почему у китайского FineBi от FanRuan на Гартнер всего 2(!) отзыва против тысяч отзывов у PBI, Qlik, Tableau?
Официально на сайте китайского вендора написано от 9 апреля 2024 года: «Стоит отметить, что FanRuan в очередной раз удостоилась почетного упоминания после того, как была признана в 2021 и 2022 годах. FanRuan остается единственным независимым поставщиком бизнес-решений из Китая, который был включен в отчет, что еще раз подчеркивает ее достижения и присутствие в отрасли».
Упомянули уже три раза, в квадрант не включили, условия попадания в квадрант выполнять даже не пытаются … не ужели это заградительные барьеры от китайской экспансии на северо-американский рынок и, понимая это, вендор просто не тратит денег на накачку отзывами свой аккаунт-бренд на Gartner.com Или там нет шансов просто продать свой продукт?
