Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Электроника все ближе к своим физическим пределам. Кремний, который десятилетиями был основой технологического развития, не справляется с новыми требованиями — компактностью, энергоэффективностью и устойчивостью к экстремальным условиям. Альтернативы разрабатывают разные ученые и компании.

Одна из них — проект команды специалистов из НИТУ МИСИС (Россия), Тулейнского университета (США) и Сучжоуского университета науки и техники (Китай). Авторы предложили новый способ синтеза кристаллических нанопроводов — тончайших нитей толщиной в сотни нанометров и длиной в миллиметры. Такие структуры могут лечь в основу сверхминиатюрных электронных устройств. Об этом проекте и поговорим.

У меня было два пивота. Сначала занимался рекламным бизнесом в Омске. Работало неплохо, но я понимал — это ненадолго. Слишком конкурентная сфера, слишком много изменений. Много хейта. В 2022 году после поправок ФЗ О рекламе окончательно закрыл направление.

Думал, что делать дальше. Решил заняться чем-то приземленным, где всегда есть спрос. Ремонт бытовой техники казался идеальным вариантом: большой рынок, техника ломается постоянно, а конкуренты часто работают нелегально. Там творится дичь, людей обманывают, а я буду работать честно и получу массу клиентов.

Освоил ремонт холодильников на курсах в Омском техникуме. Работал мастером, сам ездил по вызовам, знал все проблемы изнутри. Потом стал обучать других — сначала одного сотрудника, тот научил следующего.

Когда набирал людей, специально брал новичков без опыта — считал, что лучше научить правильно с нуля, чем переучивать тех, кто уже набрался неправильных привычек. Все учились на практике с наставником без всяких курсов.

Проблема пришла откуда не ждали...

Windows 11 — современная операционная система от Microsoft с обновленным интерфейсом, повышенной производительностью и усиленными средствами безопасности. Однако официальная цена сильно бьет по бюджету, так что в этом гайде мы разберем все легальные способы сэкономить при переходе на актуальную операционку.

Сегодня чат‑боты и интеллектуальные ассистенты широко применяются в различных сферах: поддержка клиентов, корпоративные системы, поисковые сервисы и во многих других. Для их разработки часто используют архитектуру Retrieval‑Augmented Generation (RAG), которая объединяет генерацию ответа с поиском данных во внешних источниках. Такой подход помогает ботам и ассистентам давать более точные и актуальные ответы. Но на практике оказывается, что RAG сталкивается с проблемой повторяющихся запросов, из‑за которой система многократно выполняет одни и те же вычисления, повышая нагрузку и время отклика.

Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании Raft, и в этой статье мы разберемся, что такое векторный кэш и как его использовать. Давайте начнем!

Когда мы говорим о тестировании, большинство представляет проверку кода, интерфейсов, приложений. Но есть другой мир — тестирование «железа»: серверов, систем хранения данных, базовых станций, клиентского и сетевого оборудования. Все это — физические устройства, где важна не только прошивка, но и то, чтобы правильно крутился вентилятор, не отваливалась пайка, а новый модуль памяти не конфликтовал с платформой.

Меня зовут Игорь Попов, я директор департамента верификации и контроля качества в YADRO. Далее я простыми словами расскажу, что такое hardware QA: где мы режем, замораживаем, зачем смотрим, загорается ли лампочка по команде BIOS — и что делаем, если нет. Если ты джун или только начинаешь разбираться в «железе», статья поможет понять, подходит ли тебе такая работа и в чем она на самом деле заключается.

Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, используемая для распознавания закономерностей, обучения на основе данных и принятия решений автоматически — без вмешательства человека. С другой стороны, обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это форма ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и понимать человеческий язык.

В этой статье мы попробуем разобраться с тем, как используется NLP для решения реальных задач и рассмотрим 15 примеров использования данной технологии и машинного обучения.

Пока весь мир гонится за распознаванием лиц и отпечатков пальцев, мы в решили взглянуть на человека чуть сбоку — буквально. 

Пришел клиент, принес проект. Система поиска родственных связей по фото. Все работает, все ищется, но хочется, чтобы было еще точнее, еще глубже. «А что если сравнивать… уши», — подумали мы. 

Почему уши? Потому что они, как и лица, обладают уникальной формой, но в отличие от лица — не меняются с возрастом, не маскируются бородой и не хмурятся на паспортном контроле.

Идеальный кандидат для дополнительного биометрического сигнала. Но не все так просто.

Нам предстоял полный цикл разработки модуля распознавания и сравнения ушей:

Ушел из IT в курьеры и не пожалел. Сегодня мы рассмотрим все вопросы, касающиеся работы курьером Яндекс Еды, включая трудности трудоустройства, уровень дохода, повседневную жизнь курьера и многое другое. Я надеюсь, что эта статья из личного опыта будет для вас очень полезной.

Многие ошибочно полагают, что главное в камере видеонаблюдения — это разрешение или оптика. Но ключевой элемент — это сенсор. Именно он определяет удасться ли разглядеть лицо в темноте или нет, прочитать номер машины или увидеть лишь засвеченный блик.

Почему это важно?

В «Рувер» мы проектируем камеры для реальных условий — складов, парковок, промзон. Здесь нет места компромиссам. Если сенсор подведёт, система безопасности окажется бесполезной.

Когда мы разрабатывали цилиндрическую камеру с сенсором Sony IMX678 (Starvis 2), то провели десятки тестов. Нам нужно было убедиться: он действительно превосходит предыдущее решение — Sony IMX415.

Оба сенсора — 8 Мп, оба от Sony, оба популярны. Но разница между ними — колоссальная.

В постах и статьях мы иногда поминаем уважительным словом экономистов, которых читаем постоянно и с удовольствием. Например, шлём шаломы Михаилу Хазину, который много говорит про близкую нам научную организацию труда, хотя в совершенно других процессах. И про теорию власти, которой мы давно и успешно пользуемся в рамках реализации своих проектов.

А этим постом начинаем серию шаломов глубочайше уважаемому Дмитрию Пищальникову.

Полминуты ликбеза на всякий случай. Дмитрий Пищальников – экономист и управленец, продвигает тему повышения производительности труда на федеральном уровне. Увлечённый практик, участник мероприятий, где прорабатывают и развивают передовые управленческие концепции.

Мы сильно и от души рекомендуем его читать его и смотреть, а ещё испытываем неудержимое желание написать о некоторых явлениях, которые разбирает Дмитрий. Дополнив их забавными и жуткими случаями из нашей богатой практики.

Так что открываем этим постом небольшую серию под кодовым названием «Цикл π». И сразу вот ссылка на очень крутое интервью с Дмитрием. Там концентрат великолепия, буквально по каждому тезису можно проводить отдельный семинар.

А начнём с краеугольной темы, которую вынесли в заголовок.

Привет, Хабр! Я, Мадаров Артур, руководитель дирекции процессов эксплуатации и ИТ-услуг Страхового Дома ВСК.

В своей прошлой статье, «Реинжиниринг процессов контроля качества технической поддержки», я рассказывал, с чего началась наша трансформация: как мы перешли от разрозненной отчётности в Excel к системной BI-аналитике, как формировали культуру data-driven внутри ИТ-блока ВСК и зачем всё это нужно.

На пятой встрече ProcessTech и Страхового Дома ВСК я рассказал, что было дальше: как мы из BI-дашбордов перешли к процессной аналитике, внедрили инструменты Process Mining, Task Mining и построили центр компетенций по процессной аналитике в ИТ.

Эта статья — почти практический гайд по внедрению процессной аналитики в крупной компании. Без обобщений. Только конкретика, цифры, архитектура решений и кейсы. Рассчитываю, что статья будет полезна как для ИТ-специалистов, так и для руководителей, которые хотят перестать управлять на основе ощущения, а не данных.

Почему мы продолжили путь: от BI к Process Mining

Всего за 5 месяцев после закупки лицензий в ИТ-блоке уже 9 внутри командных review и рабочих групп с бизнесом проводятся с демонстрацией BI-аналитики Proceset (без Power Point и Excel). На первом этапе трансформации мы выстроили мощный слой BI. Благодаря интерактивным дашбордам:

Разбираю кейс построения отказоустойчивого пайплайна для аналитики спортивных данных на базе нестабильного API dingerodds com. В статье — реализация обёртки с ретраями и балансировкой, деплой в Kubernetes с автоскейлингом, CI/CD через GitLab и хранение данных в Parquet (MinIO). Показываю, как превратить ненадёжный источник в стабильную платформу для ML и аналитики.

Привет, друзья! Сегодня расскажу, как нейросети прямо сейчас, пока вы, куски мяса, читаете этот текст, заменяют живых музыкантов в студиях звукозаписи, позволяя DIY-музыкантам записывать полноценные альбомы, не выходя из дома и используя лишь компьютер с мощной видеокартой.

Intel представляет новые технологии упаковки чипов для мощных ИИ-систем

Комбинация трёх технологий позволяет разместить 10 000 мм² кремния в одном корпусе.

На IEEE Electronic Components and Packaging Technology Conference Intel анонсировала разработку новой технологии упаковки чипов, которая позволит создавать более крупные процессоры для искусственного интеллекта.

Поскольку закон Мура замедляется, производителям GPU и других чипов для дата-центров приходится увеличивать площадь кремния, чтобы успевать за растущими потребностями ИИ. Однако максимальный размер одного кристалла ограничен примерно 800 мм² (за одним исключением), поэтому компании переходят на продвинутые методы упаковки, объединяющие несколько кристаллов в единую систему.

Intel представила три ключевые инновации, позволяющие увеличить объём кремния в одном корпусе и расширить его размеры:

Всем привет! Возвращаемся к рассказу об одном увлекательном пентесте. В предыдущей части мы смогли при помощи фишинговой рассылки через учётку пользователя в Exchange получить доступ в инфраструктуру клиента. Эта часть будет про поднятие привилегий в домене.

Пентестерская Одиссея. Часть 1

Последние 2 года я активно изучаю нейросети. Пытаюсь упростить и автоматизировать свои рабочие процессы, работать руками меньше, а зарабатывать — больше.

Я даже завёл свой канал про нейронки, где постоянно общаюсь с крутыми и интересными ребятами. И один из самых частых вопросов, который прилетает в комменты — «А что будет дальше? Нейронки развиваются так стремительно, что, кажется, ещё 1–2 года и люди будут не нужны. Тексты будут писать одни нейросети, генерировать картинки — другие. А третьи будут всё это собирать и публиковать».

А будет ли действительно так? Давайте разбираться.

Всем привет! На связи команда курсов английского в Практикуме. Давайте поговорим о мотивации в обучении, ведь сохранить её — задачка не из простых, особенно в долгосрочных проектах. И тут, как ни крути, английский под критерии такого проекта подходит — ещё никто не выучил его за выходные. 

В этой статье мы расскажем о пяти «джойстиках» — элементах модели мотивации ARCS-V, которые помогут не сойти с дистанции. Этот подход работает как система: удерживает внимание, добавляет смысла, укрепляет уверенность, поддерживает интерес и помогает двигаться вперёд, даже когда совсем не хочется.

И главное — всё это применимо не только к английскому. Эти принципы работают и в других сферах: учёбе, спорте, саморазвитии, смене профессии.

Привет, Хабр! На связи Сергей Зыбнев aka poxek. Начинал свой путь в багбаунти как сисадмин, потом заведовал WAF'ами в МТС, затем несколько пентестерских компаний,  а теперь работаю в Бастионе и профессионально ломаю то, что раньше защищал. Последние четыре года веду Telegram-канал Похек, где рассказываю про найденные уязвимости и про то, как можно было предотвратить их эксплуатацию.

В этой статье — главные инструменты для поиска уязвимостей, которые я использую в ежедневной работе. Это не подборка ради подборки: для каждого инструмента приведу пример из собственной практики, чтобы было понятно, где и как их применять.

Если хотите понять, какие инструменты выбрать и как эффективно применять их в реальных пентестах  — добро пожаловать под кат!

Всем привет! Сегодня только ленивый не пишет про искусственный интеллект. Это и понятно: тема не просто популярна, применение ИИ‑технологий в различных индустриях стало настоящим трендом современности. Искусственный интеллект меняет подход и к бизнес‑аналитике, делая её быстрее, точнее и доступнее. FanRuan активно внедряет ИИ в свои продукты, создавая решения нового поколения, что подтверждается действиями: FanRuan занял 6 место в престижном рейтинге «Top 100 Chinese AI Companies 2025», опубликованном авторитетным ресурсом EqualOcean и Университетом Цинхуа. Это признание — результат постоянной работы над тем, чтобы сделать искусственный интеллект реальным помощником в бизнес‑аналитике. FanRuan активно развивает AI‑аналитику (ABI) в FineBI, инструменты позволяют бизнесу в режиме реального времени анализировать данные, находить скрытые закономерности и принимать решения на основе инсайтов, сгенерированных ИИ. Но за этой историей стоит целая экосистема ИИ‑продуктов FanRuan, о которой мы, команда Business Intelligence GlowByte, расскажем подробнее.

Все же видели то вирусное видео, где коты на котоолимпиаде соревнуются в прыжках в воду? Несмотря на то что этот ролик — плод деятельности ИИ, получилось и правда очень забавно. И вы, если хотите, можете сделать такое же, используя нейросеть Hailuo. Она позволяет сгенерировать видео по текстовому описанию или оживить фото, которые у вас уже есть.