Нейросети пишут книги и музыку, создают картины и другие произведения искусства. Этим уже никого не удивишь, но есть нюанс. Основой для искусства от генеративного ИИ служат произведения людей. Как творят нейросети, и что они вытворяют с ранее созданным контентом? Это вообще законно? Разбираемся в статье.
Сложная электроника становится все более распространенной, проникая даже в те области, где раньше господствовала грубая механика, что предъявляет повышенные требования к ее надежности и устойчивости к внешним воздействиям. Одним из эффективных способов защиты самого главного — печатных плат, от негативных факторов окружающей среды является использование конформных покрытий.
Многие организации и предприятия устанавливают почтовый сервер Carbonio, как решение для унифицированных коммуникаций, поддерживающее широкий спектр корпоративных инструментов, такие как почта, ежедневники, адресные книги, задачи, облачное хранилище для файлов, а также видеоконференции, и которое доступно не только на компьютерах, но и мобильных устройствах. Для некоторых из них Carbonio – первая и основная платформа для совместной работы, а для некоторых — это платформа для миграции с Microsoft Exchange. И тут администраторы сталкиваются с необходимостью подключения к почтовой системе сторонних клиентов. При этом современный пользователь привык, что от доступа к нужным ему сервисам его отделяют ввод своего адреса электронной почты и пароля почты. Именно поэтому необходимость ввода дополнительных и, к тому же, весьма неочевидных данных для использования такой базовой вещи, как электронная почта, может ввести пользователей в ступор.
Привет, Хабр! Меня зовут Виталий, я дежурный системный инженер дата-центра в Selectel.
Вендоры регулярно выпускают новые мощные компоненты для геймерских ПК, но вместе с производительностью растут и их аппетиты — энергопотребление и габариты систем охлаждения. Раньше внушительные водоблоки и огромные видеокарты были уделом топовых сборок. Сегодня же тренд смещается в сторону компактных, но не менее производительных игровых компьютеров.
Маленькие корпуса формата SFF (Small Form Factor) завоевали популярность не только среди тех, кто стремится сэкономить пространство. Придать своему рабочему месту более стильный и минималистичный вид — бесценно! Такая система будет органично смотреться рядом с телевизором, впишется в любой интерьер комнаты.
Меня же привлекла идея собрать маленький, но мощный игровой ПК не столько из-за желания навести порядок, сколько из чистого любопытства — захотелось попробовать что-то новое и нестандартное.
Привет, Хабр! Я Павел Шестаков, Product Owner BI в MWS. За последние годы цифровой трансформации в нашей компании многие команды прошли путь от хаоса и пересылаемых друг другу «экселек» до удобных выстроенных процессов. И инструменты BI (Business Intelligence) сыграли в этом не последнюю роль.
Сегодня расскажу, как и почему мы внедряли и развивали свой BI и как добились того, что сейчас он обслуживает тысячи пользователей и покоряет внешний рынок. Это будет история про энтузиазм, стартап внутри корпорации, импортозамещение и, конечно же, работу с пользователями. Поехали!
В прошлом году мы сделали встроенную поддержку отказоустойчивости в Postgres Pro Enterprise — BiHA. Наше решение позволяет разворачивать отказоустойчивый кластер Postgres, в котором в случае сбоя пишущего узла новый пишущий узел (лидер) будет выбран автоматически.
В новой версии BiHA появилась возможность зарегистрировать пользовательские функции, которые будут вызваны при возникновении таких событий в кластере, как смена лидера, добавление/удаление ноды и других. Этот механизм мы назвали пользовательские колбэки. Разработчик программного обеспечения Postgres Professional Наталия Кокунина расскажет, как реализованы колбэки, и обсудит особенности их использования.
PACS (Picture Archiving and Communication System) — это не просто софт. Это нервная система медицинской визуализации, которая собирает, архивирует и распределяет DICOM-данные между всеми участниками медицинского процесса. А внедрение PACS в реальном здравоохранении — это смесь инженерии, логистики, дипломатии и кризис-менеджмента.
Представьте, что вы врач-радиолог. Каждый день вы просматриваете сотни медицинских изображений, ища признаки заболеваний, травм или аномалий. Но как эти изображения попадают к вам? Как они сохраняются и передаются между больницами? Ответ кроется в стандарте DICOM и системе PACS.
DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) — это не просто формат файлов, это целая экосистема для медицинской визуализации. Представьте его как универсальный язык, на котором говорят все медицинские устройства: от рентгеновских аппаратов до МРТ-сканеров. Каждый DICOM файл — это не просто картинка, а целая история пациента, закодированная в цифровом виде.
Когда пациент проходит обследование, оборудование создает не только само изображение, но и записывает массу дополнительной информации: кто пациент, когда проводилось исследование, на каком оборудовании, с какими настройками. Все это упаковывается в DICOM файл вместе с пиксельными данными. Получается своеобразная медицинская капсула времени — полная картина того, что происходило в момент исследования.
Когда мы говорим об интеграции машинного обучения в медицинскую диагностику, PACS становится естественной точкой входа для ИИ-алгоритмов. В этой статье я расскажу о практическом опыте внедрения PACS в масштабах, сопоставимых с федеральным проектом, и о том, как мы интегрировали ИИ-диагностику в эту систему.
Привет, Хабр! Сегодня с вами команда регионального научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и анализ больших данных» при НГТУ им. Р. Е. Алексеева. Продолжаем рассказывать о нашей работе по возрождению и улучшению DPED (Deep Photo Enhancement Dataset). Это открытый проект исследователей из ETH Zurich, который включает как датасет парных изображений, так и нейросетевую модель для повышения качества мобильных фотографий до уровня DSLR. В нашем случае мы хотим довести снимки сэто планшета YADRO KVADRA_T, снимки с которого мы хотим довести по качеству до качествауровня полупрофессиональной камеры Sony Alpha ILCE 6600.
Отметим, что цель проекта не только исследование и обучение модели, но и последующее внедрение полученных наработок в приложение камеры планшета. Мы рассматриваем варианты локального инференса на самом устройстве, включая оптимизацию модели под мобильные вычислительные платформы с использованием TensorRT или ONNX Runtime. Так улучшать изображения можно прямо на устройстве — либо в момент съемки, либо в фоновом режиме.
Года полтора назад я проводил интервью с IT-предпринимателями и инвесторами в рамках одного проекта для айтишников — «Zero or One». Проект через некоторое время пришлось заморозить, но от него остались хорошие и полезные материалы из тех самых интервью.
Поэтому я решили, что такой материал не должен пропадать зря и теперь буду публиковать различные вырезки из интервью по одинаковым темам.
Сегодня расскажу про ошибки фаундеров при создании IT-стартапов, и почему эти ошибки могут значительно повлиять на успех проекта, вернее, на его безуспешность.
Яркое освещение может превратить экран монитора или смартфона в зеркало — вместо контента видны только отражения. Здесь приходят на помощь антибликовые покрытия, нанесенные непосредственно на экран или приклеенные в виде пленок. Вместе с редакцией блога «М.Клик» решили исследовать какой тип покрытий лучше.
За каждым безупречным цифровым опытом стоит высокопроизводительный API. Независимо от того, работает ли ваш API для обработки потока покупок, медицинского дашборда или стриминговой платформы, проблемы с производительностью на уровне API могут повлиять на всю вашу систему — негативно влияя на скорость, надежность и доверие пользователей.
В этом руководстве мы рассмотрим типы тестирования производительности API, ключевые проблемы и решения, а также расскажем, как на основе метрик производительности принимать осмысленные решения.
AI-агенты радикально меняют подход технических команд к автоматизации, переходя от традиционных, основанных на правилах workflow к более динамичным, интеллектуальным системам, способным адаптироваться и принимать решения в реальном времени.
В отличие от статической автоматизации, основанной на предопределенных триггерах и действиях, AI-агенты используют большие языковые модели (LLM) для обработки сложных данных, понимания контекста и реагирования на непредсказуемые сценарии.
В этой статье мы рассмотрим 15 практических примеров AI-агентов, продемонстрируем, как они автоматизируют сложные задачи и оптимизируют рабочие процессы. Также мы объясним, как платформы вроде n8n упрощают разработку, кастомизацию и масштабирование AI-агентов для применения в реальных бизнес-кейсах.
Поехали!
Привет, Хабр!
На связи команда BIM‑координации в ПИК. Сегодня мы хотим рассказать, зачем вообще нужен отдельный сервис координации BIM‑моделей, как он устроен внутри и какие задачи решает на практике. Поделимся сложностями, с которыми сталкиваемся каждый день, и дадим несколько советов тем, кто хочет запустить похожий сервис.
Зачем нужен отдельный сервис BIM‑координации?
Представьте: утро, начало рабочего дня, от проектировщиков один за другим сыплются запросы: не получается обновить семейства; модель зависает — не можем синхронизироваться; нужно срочно проверить модель на коллизии — сегодня выпуск; плагин печати в PDF «не видит» штриховку; начинаем новый объект — срочно нужно создать модели и тд. Все эти задачи требуют немедленного реагирования и часто конфликтуют по приоритетам. Координатор начинает разбираться с одной, но тут же поступает срочный запрос на решение другой. Это приводит к тому, что в попытках разорваться между задачами, он теряет концентрацию, переключается туда‑сюда и в итоге не успевает качественно решить ни одну из проблем. Все это замедляет работу и повышает уровень стресса в команде.
Мы проанализировали и разделили поступающие задачи на два направления. Часть из них обрабатывает сервис BIM‑поддержки, который оказывает техническую помощь проектировщикам в использовании САПР‑программ, консультирует по работе инструментов и технологии BIM. Другую часть выполняет сервис BIM‑координации адресных объектов, который выступает связующим звеном для всех проектировщиков: помогает в создании моделей, поддерживает актуальность данных, отвечает за техническую координацию и следит за качеством информации.
Наш сервис управляет проектом с точки зрения BIM на всех этапах, минимизирует ошибки в документации, гарантирует соответствие корпоративным стандартам и делает командную работу по‑настоящему эффективной.
Вы никогда не узнаете, работает ли ваша система управления проектами так, как надо.
Не узнаете, реально ли все эти регламенты помогают быстрее достигать нужных результатов. А еще вы не узнаете, кто из ваших сотрудников постоянно косячит и подвергает проекты необоснованным рискам, игнорируя правила управления.
Вы никогда не узнаете всей правды, если не начнете проверять — соблюдают ли они методологию управления или нет. А если нет, то кто именно и почему.
Данную статью я посвящаю практике регулярного аудита проектного управления. Это лучший способ контроля, который приучит ваших сотрудников играть по правилам и делать проекты системно и предсказуемо, заранее предотвращая проблемы.
Что такое аудит и зачем он нужен, как проводить аудит, как часто в зависимости от целей, какие бывают форматы, кто это может делать и т.д — полную инструкцию читайте ниже. Это авторский материал, который вы не найдете больше нигде.
Привет! Меня зовут Евгения Тарашкевич. Я инженер из группы эксплуатации К2 Cloud, и моя специализация — системы хранения данных. Сегодня хочу поделиться с вами опытом и знаниями о работе с объектным хранилищем S3.
Эта статья будет полезна инженерам, которые только начинают работать с ним, и тем, кто уже использует его в продакшене, но хочет структурировать знания и разобраться в типовых проблемах.
Про настройку отладку ваших stm микроконтроллеров с помощью программатора-отладчика STLINK-V3MINIE через встроенную функцию VCP.
В статье описана настройка инструментов на ОС Windows и ОС Linux, также приведен пример кода для вывода данных себе в терминал на ПК.
Каждый, кто хотя бы раз запускал Visual Studio, имел дело с файлом формата .sln. Это файл решения, который содержит информацию о структуре, конфигурации сборки, настройках платформы и других параметров. Но зачем спустя столько лет вводить новый формат .slnx и чем они друг от друга отличаются? Разберёмся в этой статье.
Всем привет! В прошлый раз рассказывал про нашу разработку средств выведения без участия Роскосомоса и упоминал об ответвлении исследований в бытовой сегмент. Сегодня речь пойдет об одном из отпочковавшихся изделий - простейшем редукторе. Его история могла бы быть довольно простой, если бы не обещанная в заголовке пружина, имеющая интересную знакопеременную кривизну, и уходящая корнями в XVIII век.
На удивление - чаще всего люди растягивают себе желудок, незаметно так. Скажем был период долгого сидения дома ( карантин знаменитый или просто учёба ), делать было нечего и человек приучился почаще есть, побольше лежать. От этого обмен веществ само собой снизился, скорость пищеварения тоже.
Между прочим спортсмены, особенно бодибилдеры, буквально тренируются есть по 6 000 ккал и больше, включая постепенное растягивание желудков. На выходе получаются люди, способные съедать 10 000 ккал в сутки, скажем за раз четыре пачки творога и банан сверху. Обычного человека от таких порций банально стошнит, а эти лопают и переваривают. И тут дело точно в тренированном, растянутом желудке, ведь для начала надо просто запихать всё это для начала переваривания.
Но толстый толстому рознь. Человек может переедать буквально на 100 калорий и чуть--по чуть толстеет. А есть тяжёлые случаи, когда человек реально сжирает за сутки 10 000 и больше калорий. Поэтому у многих толстых желудок самого обычного размера или чуток больше. Но сильно толстых - раздут выше нормы в 2 раза.
Год в OpenAI — рассказ разработчика, недавно уволившегося из компании. В статье о культуре компании (снизу вверх, отсутствие планов и общение только в Slack), на чём держится техстек (Azure, monorepo, Python) и как создавался Codex — агент кодирования OpenAI (8 инженеров за 7 недель, релизы до 4 утра). Много интересных подробностей!
Я ушёл из OpenAI три недели назад, проработав там с мая 2024 года. Хочу поделиться впечатлениями, потому что вокруг OpenAI много шума и домыслов, но мало рассказов от тех, кто там реально работал.
Первое, что важно понимать об OpenAI — компания растёт невероятно быстро. Когда я присоединился, там было чуть больше 1000 сотрудников. Спустя год их уже больше 3000, и я оказался в 30% самых «старых». Почти вся верхушка менеджмента сегодня занимается совсем не тем, чем 2–3 года назад.
