Фундаментальной основой любой финансовой системы является возможность кредитования и заимствования активов. Заемщикам необходим мгновенный доступ к оборотному капиталу, в то время как кредиторы получают доход на свой капитал, который в противном случае простаивает.

Однако финансовые рынки на основе блокчейна — обычно называемые децентрализованными финансами или просто DeFi — часто включают пользователей, которые идентифицируются только по псевдоанонимным адресам. Чтобы учесть эту уникальную динамику ограниченной кредитной репутации, рынки кредитования DeFi, как правило, имеют избыточное обеспечение, то есть заемщикам необходимо внести залог, превышающий стоимость кредита. Например, заемщику может потребоваться внести 150 долларов в ETH в качестве залога, чтобы взять 100 долларов USDC. Такой избыточный залог гарантирует, что если заемщик не сможет вернуть долг, залог может быть ликвидирован, чтобы возместить убытки кредиторов — основополагающий механизм поддержания платежеспособности.

Недостатком кредитования с избыточным обеспечением является то, что заимствование не является эффективным с точки зрения капитала и ограничивает рост рынка. Для преодоления этого ограничения в DeFi необходимы протоколы кредитования под залог, которые могут получить доступ к надежной информации о кредитоспособности для определения профиля риска заемщиков без раскрытия конфиденциальной информации на блокчейн.

К счастью, это становится возможным благодаря технологическим прорывам, таким как DECO — протокол оракула с сохранением конфиденциальности, который находится в стадии разработки. Примечательно, что DECO использует доказательство с нулевым разглашением (ZKP) для подтверждения информации вне блокчейн, не делая ее общедоступной на блокчейн или даже для самих оракулов.

Мотивация ИТ-специалистов – настоящая «головная боль» работодателей. Высокими зарплатами айтишников не удержать – в любой компании им заплатят столько же, сколько в предыдущей, или даже больше. Вдохновляющие речи на них не действуют, – программистами движет логика, а не эмоции. 

Как мотивировать работников ИТ-сферы? Разбираемся с этим вопросом.

Новые исследования показывают, что нейросети способны определить расу любого человека по его рентгеновским снимкам. Что было бы совершенно невозможно для врача-человека, смотрящего на те же изображения.

Ученые немного в шоке, потому что не понимают механизма происходящего. И опасаются, что практически любой ИИ может так же использовать свои тайные знания о расе людей при принятии других решений.

Эмулятор – это приложение, способное имитировать запуск программы, предназначенной для одной платформы, на другой. Примером эмулятора является GPCS4, предназначенный для запуска игр для PS4 на PC. Недавно состоялся первый релиз GPCS4, и мы решили проверить этот проект. Давайте посмотрим, какие ошибки удалось найти PVS-Studio в исходном коде этого эмулятора.

Рассказываем, как мы, ML princesses [Napoleon IT] стали победителями кейса от Минприроды «Защита редких животных», и решили задачу по созданию сервиса, способного распознавать в дикой природе особо редкий вид хищников- амурского тигра. Десятый региональный хакатон проходил в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект».

Сегодня довольно легко столкнутся с недобросовестными школьными учебниками, в частности с учебниками по информатике. В главах, посвященных алгоритмам, вы можете найти непосредственно определение алгоритма. Не пояснение, о чем идет речь, не рассказ о предмете, а именно определение. Причем выделенное жирным шрифтом, старательно обведенное в рамку и помеченное какой-нибудь заметной пиктограммой в виде восклицательного знака. Обычно приправлено всё это соусом из кучи обязательных и необязательных свойств, образуя в итоге феерический кавардак. Давайте попытаемся понять, что же такое алгоритм, почему мы не может дать ему конкретного определения и выясним, какие свойства являются обязательными, а какие нет.

Существует много полезных инструментов, которые помогают автоматизировать рутинную работу и тем самым облегчить жизнь разработчика. 

Выпускнику и преподавателю Computer Science Center, Равилю Галееву, пришла идея собрать такие инструменты и технологии в один курс и познакомить студентов с ними. За пример такого курса были взяты The Missing Semester of Your CS Education от MIT,  Software Carpentry и cs50.

В этом посте мы собрали видеолекции курса «Практический минимум» и материалы к занятиям. Благодарим Равиля за подборку! 

Введение