Все потоки

В мире данных однотипные графики часто выглядят уныло, а работа с ними — еще скучнее: очистка, бесконечные проверки, подбор моделей и объяснения для любопытного начальства. Классические алгоритмы предсказаний временных рядов давно знакомы аналитикам, но когда массив данных огромен, а требования к прозрачности все выше — старые методы начинают давать сбои.

Вместо того чтобы снова изобретать “лучшую” модель, команда исследователей решила взглянуть на задачу по-новому: построить мультиагентную систему, в которой несколько ИИ-агентов делят между собой всю рутину аналитика — от первой чистки до финального отчета. Что они придумали и почему это на самом деле похоже на работу настоящего исследователя? Разбираемся на живом примере из энергетики.

Не пишешь код и не создаешь дизайн, но хочешь понимать, как все устроено? Подборка блогов веб-разработчиков, которые читаются как хорошая нефильтрованная практика.

Топ 8 ошибок, которые совершаем только мы – русскоговорящие. Кратенько, с пояснением, почему так говорить не надо и как всё-таки надо.

I feel myself good

Very like it

«Nice to meet you» – «Me too!»

I am agree

How is it called?

I don’t have nothing

Give me a pen, please.

You must/should go straight and turn right.

Заметил кое-что общее у всех этих ошибок? Они все грамматические!

Богданов Я.В.

ГБУЗ Кузбасская клиническая психиатрическая больница, Кемерово, Россия

Резюме

Данное исследование посвящено применению методов компьютерного зрения и многопараметрического анализа для оценки симптоматики шизофрении. В ходе работы был проведен количественный анализ графической и текстовой продукции пациентов с шизофренией и здоровых испытуемых. Исследование включало сравнение результатов с оценками по шкале PANSS и сопоставление данных пациентов со здоровым контролем. Результаты показали значимые различия между группами в выполнении графических и текстовых заданий, а также выявили корреляции между характеристиками выполнения заданий и выраженностью симптомов шизофрении. Особенно информативными оказались задания на рисование лиц, демонстрирующие наиболее сильные корреляции с негативными симптомами. Полученные данные могут быть использованы для разработки новых методов оценки и мониторинга состояния пациентов с шизофренией.

Ключевые слова:   Шизофрения, Компьютерное зрение, Многопараметрический анализ,  PANSS (Шкала позитивных и негативных синдромов), Количественный анализ, Корреляционный анализ, Рисунок лица, Несуществующее животное.

Информация об авторе:

Богданов Ярослав Вячеславович – e-mail: yarik@yabogdanov.ru; https://orcid.org/0009-0002-3880-7152

Как цитировать: Богданов Я.В., Интеграция компьютерного зрения и многопараметрического анализа в оценку симптоматики шизофрении: количественный анализ графической и текстовой продукции, корреляции с шкалой PANSS и сравнение со здоровым контролем

Предсказание отказов оборудования в нефтегазовой отрасли задача, которая напрямую связана с деньгами и безопасностью. Простои установки стоят миллионы, а аварии могут привести к еще большим потерям. В компаниях вроде X и Z тема предиктивного обслуживания обсуждается не ради модернизации ради самой модернизации, а потому что каждый дополнительный час работы без поломки снижает затраты.

В отличие от прогнозирования спроса или продаж, где данных много и повторяются стандартные паттерны, с отказами все иначе. Оборудование способно работать месяцами без проблем, а потом неожиданно ломается. Получается, что у нас есть длинная история "все было нормально" и очень мало записей про то, как и когда все же что-то сломалось.

Привет, Хабр! На связи снова Данила Гудынин, DevOps-инженер направления Evolution ML Inference в Cloud.ru.

В прошлой статье про снижение стоимости инференса мы пробежались по теории того, что и на каких уровнях стека можно подкрутить, чтобы повысить утилизацию своих GPU. Там вы могли определиться, какой подход в принципе подходит для ваших задач.

В этой части мы нырнем в практически-технический хар дкор и расскажем, как оптимизировать работу своих графических процессоров с KServe ModelMesh или vLLM Production Stack, подсветим, где разбросаны грабли в этом деле, а еще заглянем под капот к Cloud.ru Shared GPU и объясним, как именно он позволяет нам ставить цены на уровне западных облаков при кратно более дорогом железе в РФ.

ML-инженеры, DevOps и MLOps-архитекторы, можете сразу добавлять в закладки, чтобы возвращаться и списывать нужные конфиги. Наливайте бочку чая или чего покрепче, постарался изложить все сугубо по делу, много кода спрятал в «раскрывашки», так что не пугайтесь обозначенного выше времени чтения.

Привет, Хабр! На связи KozhinDev, а именно ml-разработчик Приходько Александр. Этой статьей я начну цикл публикаций по теме борьбы с дисбалансом классов. В первую очередь этот гайд предназначен для ml-разработчиков уровня junior/middle. Мы ознакомимся с различными подходами к решению проблемы дисбаланса классов и проведем их сравнительный анализ на сгенерированной выборке: коснемся метрик качества, встроенных в классификаторы методы борьбы с дисбалансом классов, методы модификации выборки, а также комбинированные техники. В последней части мы расскажем про наш опыт применения кастомных метрик точности, как еще один метод борьбы с дисбалансом.

Принесли в рубрику рекомендацию с вайбом британского сериала «Голяк», легендарных сезонов «Кремниевой долины» и нотками стиля Буковски! 

Геймдевский грязный реализм от Клиффа Блезински, известного продолжительной работой над сериями игр Unreal и Gears of War в составе студии Epic Games и, увы, провалом онлайн-шутера, вышедшим из-под пера основанной им же Boss Key Productions. Спойлер, если вы не в курсе: компания Клиффа после этого закрылась.

В общем, предлагаем вашему вниманию эмоциональную историю от главного действующего лица. Книга 18+. Без шуток: дисклеймер есть на обложке, а сама книга содержит обсценную лексику и интимные подробности жизни автора, которые обычно помечают цензом.

Привет, дорогой читатель! Я, Владимир Зиновьев, ведущий тестировщик в ИТ-команде «Северстали». Если тебя заинтересовала эта статья, то скорее всего ты такой же тестировщик, как и я, и задаёшься вопросом, как эффективно выстроить свою работу. Здесь я поделюсь долгим путём нашей команды со всеми «шишками» и успехами тестирования наших систем в большом MES-проекте. Особенно я бы порекомендовал обратить внимание на раздел с тестированием «Legacy-системы», так как там применялись довольно нестандартные и интересные подходы, по-моему мнению, конечно. Давай погружаться.

Рассказываем, как прошла вторая половина сентября 2025 года в русскоговорящей игровой индустрии. В нашем дайджесте вас как всегда ждут свежие анонсы, подробности о новых проектах, а также важная информация из пресс-релизов ожидаемых игр.

Привет! На связи снова я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ, VESNA.

В прошлом тексте я обмолвился о том, что стараюсь выполнять задачи руками даже тогда, когда легко могу это сделать через ИИ.

И решил развить эту тему и написать еще один текст. А именно найти ответ на вопрос: почему нам хочется во всем разобраться самостоятельно. Будь то химическая реакция или сложный низкоуровневый язык.

Но раз я специалист по ИИ и по написанию кода, а не по мозгу, буду говорить только о своих гипотезах и ощущениях. А еще иногда подкреплять их мнением моих знакомых.

У меня нет технического бэкграунда, я специалист в маркетинге) Я не пишу код на работе, не администрирую сервера и не собираюсь называть себя разработчиком. Но я всегда хотела попробовать создать что-то в IT.

И знаете что? С помощью GPT и Replit я собрала работающий продукт всего за несколько дней и выиграла хакатон в номинации «Релизьте это немедленно».

Ученые из Троицкого института инновационных и термоядерных исследований, Московского физико-технического института и Московского энергетического института совершили значительный прорыв в области защиты материалов от экстремальных тепловых нагрузок, характерных для условий управляемого термоядерного синтеза. Результаты их исследования, опубликованные в журнале «Вопросы атомной науки и техники. Серия: Термоядерный синтез», демонстрируют удивительный эффект экранирования вольфрама, основанный на использовании тонкого слоя висмута.

Создание термоядерного реактора — задача колоссальной сложности. Внутри реактора, в камере, где происходит управляемый термоядерный синтез, на материалы стенок обрушиваются мощнейшие потоки плазмы — ионизированного газа с температурой в миллионы градусов. Эти потоки несут колоссальную энергию, способную мгновенно разрушить практически любой материал. Вольфрам, известный своей тугоплавкостью, рассматривается как один из наиболее перспективных материалов для внутренней облицовки реактора. Однако даже вольфрам подвержен разрушению при воздействии потоков энергии порядка 1 кДж/см² в течение 10 мкс. 

Выражение «чайка‑менеджер» широко известно, однако известность фразы не равно тому, что проблема уже решена и перестала встречаться в офисных пространствах.

Суть управления в стиле чайки заключается в хаотичном и поверхностном принятии решений руководителем, внесении сумятицы и путаницы в рабочий процесс, а затем стремительное удаление босса из поля зрения сотрудников с напутствием решить «всё, быстро и вчера».

В проектировании НКУ традиционные методы теплового расчета хорошо зарекомендовали себя для многих задач. Однако при работе со сложными конфигурациями возникает закономерный вопрос: как получить более детальную информацию о тепловых процессах внутри распределительного устройства? В этой статье мы рассмотрим, как современные подходы к моделированию дополняют классические методики. Без углубления в сложную математику мы покажем принципы работы CAE-моделирования и его практическое применение для теплового анализа НКУ.

Вот и время для заключительной статьи этого цикла. В предыдущих статьях мы рассмотрели нашу мотивацию, всю техническую информацию и поделились инсайтами при создании масштабируемого бизнес-решения в виде кроссплатформенного SDK. В этой небольшой статье хотелось уделить внимание иным аспектам, таким как адаптация процессов команды KMP и смежных команд, которые являются заказчиками, немного поговорить про подходы к тестированию и контролю качества, CI/CD и т.д.

Кратко напомним про контекст и продукт: Instories — мобильный видеоредактор для маркетологов, SMM-специалистов и блогеров. Контекст проекта: желание получить ряд SDK (мы называем их Kit-ами, по сути это разные сборки SDK для разных продуктов, со своими ресурсами, фичами и дизайн системой) для наших уже существующих приложений, которые содержали бы в себе коробочные фичи (и бизнес-логику, и UI), готовые к подключению, а также были бы легко расширяемыми и переиспользуемыми для разных приложений компании.

Привет, Хабр! Сегодня мы разберем, как нейросети автоматизируют рутинные безнес‑процессы на реальном примере — классификации заявок в службу поддержки. Даже простые нейросети способны значительно разгрузить сотрудников и ускорить обработку данных.

Продолжаем серию статей о взломах ИИ. В начале 2025 года исследователи Pillar Security обнаружили новый вектор атаки, который переворачивает представление о безопасности AI‑ассистентов вроде GitHub Copilot и Cursor. Под видом безобидных конфигурационных файлов — тех самых, что задают ИИ правила написания кода — хакерам удалось протащить бэкдоры, вызвав цепную реакцию утечек и ошибок. Давайте разберемся, как безобидный файл с «правилами» превратился в оружие против цепочек поставок.

Привет! В этой статье я детально разберу основные фреймворки для AI-агентов, попробую их побенчить и детально распишу их плюсы и минусы. Если вы подступались к агентам, то первым вопросом наверняка стало «а на чем их делать?». Отовсюду все говорят про langchain и десяток других фреймворков, звучат аббревиатуры типа MCP и A2A, какие-то Swarmы и CrewAI, мультиагентность и самое всякое разное.

Давайте попробуем все это разложить по полочкам, потестировать, замерить и собрать материал, который поможет за раз во всем разобраться. А в качестве задачи мы возьмем мой проектик, который я с удовольствием поделываю в качестве развлекухи по ночам: сложный выбор товаров на маркетплейсах LLMкой.

Что будем тестировать: LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenAI Swarm, LlamaIndex, MetaGPT, ControlFlow, Haystack, Phidata, Pydantic AI, smolagents, DSPy, SuperAGI, Semantic Kernel, Claude Agent SDK

Привет!

Любой, кто занимается продвижением в соцсетях — будь то SMM-специалист, маркетолог или владелец бизнеса — рано или поздно сталкивается с хаосом: что постить, когда, и как всё это увязать со стратегией?

Ответ прост: нужен контент-план. Это не «табличка ради таблички», а инструмент, который помогает удерживать внимание аудитории, выстраивать доверие и продавать через социальные сети. В этой статье рассказываю, какие бывают категории и форматы контента, как их комбинировать и по какому алгоритму составить рабочий контент-план всего за час.