Кстати, в перегревом есть проблемы и у iPhone. После 2-3 часов беспрерывной съемки 4k60fps видео начинало подлагивать, после 3.5 часов телефон написал предупреждение о перегреве и закончил запись. Это происходило в стороннем приложении.
многие настолько оторваны от жизни смертных, что забыли что такое военник, но открою секрет, получать его всем
Я вот, например, не получал. В стране с обязательным призывом. Просто уехать вместо обязательной отработки непонятно чего и убивания своего здоровья в течении полутора лет — нормальный выбор.
В Украине главная проблема в таком спаме заключается в анонимных SIM картах. То есть компания вполне может сказать «Это не мы, это конкуренты делают, чтобы мы попали». И это прокатывает.
Можно в зависимости от устройства (User-Agent) делать разную сложность. Только в таком случае лучше это в WASM засунуть — тогда большинство «хакеров» не смогут вычислить точный алгоритм.
Но это security through obscurity.
В этом есть определённое логика. Ведь, если бы можно было добавлять чужие документы то угон, или езда на авто той же модели, но с номерами от другого автомобиля была бы куда легче.
Точно также это реализовано в украинском приложении «Дія» (только в том случае оформлен закон, который приравнивает электронные документы к бумажным).
Вы так говорите, как будто бы бизнес интересует, почему ИИ принял решение по конкретному решению.
Но в большинстве ситуаций бизнес интересует, какой убыток (невозвраты в случае кредитов) принесут неправильные решения, и какие расходы потребуются для принятия решений (ИИ тут дает очень большую экономию на квалифицированных аналитиках, даже если качество решений будет ниже).
В моем опыте (работа в более 6 кредитных компаниях) было только несколько случаев, когда разработчики (я в том числе) на рабочей модели искали причины отказа в кредите. И это были случаи отказа непосредственно разработчикам скоринга.
В том, примере, который я описывал о пометках и речи не было. Разве что в специфических ситуация. А количество информации такое, что зачастую решение принималось на уровне интуиции ручного аналитика.
Да, это далеко от совершенства, но оно работало и приносило прибыль.
Замена на полностью автоматический скоринг было сделано для того, чтобы зарплату этим аналитикам не платить. При том, что на первом этапе результаты обработки скорингом были хуже.
И да, скоринг уже точно показывает причину отказа (или их комбинацию). Но не клиенту — как раз чтобы избежать обвинений в нарушении законодательства и судебных исков.
Поэтому при желании ему не нужно ни в чём разбираться и нужно его просто озвучить.
Представьте ситуацию, которая у меня была в реальной жизни. Кредитная компания, до того, как в ней внедрили автоматическое принятие решение на базе ИИ.
Операторы вручную отсматривают по 100-200 заявок в день и принимают решения, на базе 100-150 полей. При этом % невозврата при такой обработки всего на ~5% ниже, чем при обработке ИИ.
Сможет ли оператор после обработки сотой заявки, сказать почему он отказал в одной из первых?
Подтверждаю, несколько раз пользовался таким способом, всегда помогало.
Я вот, например, не получал. В стране с обязательным призывом. Просто уехать вместо обязательной отработки непонятно чего и убивания своего здоровья в течении полутора лет — нормальный выбор.
Вот нашел на хабре статью, где человек с русским индексом работает.
Но, судя по всему во флагманских iPad Pro такой проблемы нет.
Но это security through obscurity.
Интересная штука. Но такое решение - довольно легко обойти кодом.
Мы использовали более интересный алгоритм внутри WASM. Изначально идею взяли из этой библиотеке, но изменили алгоритм.
https://www.npmjs.com/package/pow-wasm
Обычно как раз против таких публичных прокси защита есть из коробки. Например, в AWS WAF она включается парой нажатий.
И, как показала практика, это почти весь вредоносный трафик отсекает.
Вопрос фискального накопителя физического он исключительно на юридическом уровне лежит.
В Украине вполне себе налоговая выпустила приложение, которое реализует этот ФН - без кучи прокладок и регулярных платежей частным компаниям.
Можно использовать чехол с встроенной батареей и беспроводной зарядкой. Как по мне, отлично заменяет две комплектации телефона.
Точно также это реализовано в украинском приложении «Дія» (только в том случае оформлен закон, который приравнивает электронные документы к бумажным).
Но в большинстве ситуаций бизнес интересует, какой убыток (невозвраты в случае кредитов) принесут неправильные решения, и какие расходы потребуются для принятия решений (ИИ тут дает очень большую экономию на квалифицированных аналитиках, даже если качество решений будет ниже).
В моем опыте (работа в более 6 кредитных компаниях) было только несколько случаев, когда разработчики (я в том числе) на рабочей модели искали причины отказа в кредите. И это были случаи отказа непосредственно разработчикам скоринга.
Да, это далеко от совершенства, но оно работало и приносило прибыль.
Замена на полностью автоматический скоринг было сделано для того, чтобы зарплату этим аналитикам не платить. При том, что на первом этапе результаты обработки скорингом были хуже.
И да, скоринг уже точно показывает причину отказа (или их комбинацию). Но не клиенту — как раз чтобы избежать обвинений в нарушении законодательства и судебных исков.
Представьте ситуацию, которая у меня была в реальной жизни. Кредитная компания, до того, как в ней внедрили автоматическое принятие решение на базе ИИ.
Операторы вручную отсматривают по 100-200 заявок в день и принимают решения, на базе 100-150 полей. При этом % невозврата при такой обработки всего на ~5% ниже, чем при обработке ИИ.
Сможет ли оператор после обработки сотой заявки, сказать почему он отказал в одной из первых?