Заголовок обязывает перейти непосредственно к программному коду… Но, думаю, все же необходима вводная часть. А зачем, собственно, это нужно?
Эффективные действия на бирже связаны с тщательным анализом происходящего на рынке. Что кроется за динамикой цифр, котировок?
Читать полностью »
В рамках данной стати мы будем проводить замеры динамики пульсации сущностей в информационном пространстве.
Читать полностью »
Сегодня мы хотим поговорить об информационной безопасности, а именно об аспектах защиты периметра в меняющихся условиях ведения бизнеса. Учитывая растущую популярность облаков, а также озер данных, у руководства возникает желание сделать все возможное для защиты периметра. Тем временем, IT-специалистам приходится формулировать обоснование для запуска проектов в сфере ИБ, убеждая бизнес в необходимости следить за безопасностью постоянно.
Решение Acronis Backup версии 11.5/11.7 было выпущено более 5 лет назад и, хотя данный продукт до сих пор успешно защищает данные по всему миру, он уже успел морально устареть и назрели объективно необходимые изменения, требующие принципиально новых подходов. Несмотря на то, что платформа Acronis Backup 12, удовлетворяющая новым веяниям, была выпущена уже около года назад, её редакция «Advanced» всё это время оставалась на версии 11.7, что привносило проблемы совместимости и сложности одновременной поддержки очень разных архитектурных решений. Наконец-то настал момент, когда вся линейка продуктов Acronis Backup будет доступна на единой платформе. Данная статья посвящена выпуску Acronis Backup 12.5 и, собственно, что же нового было добавлено в этой версии.
Напомним, что решение Acronis Backup 12.5 поставляется в двух вариантах: стандартном (Standard) и расширенном (Advanced), доказало свою эффективность как полномасштабная система резервного копирования для гибридных сред. Простой и удобный веб-интерфейс обеспечивает надежное резервное копирование и восстановление физических, виртуальных и облачных серверов из любой точки мира.
В апреле 2017 года во Франции запущена национальная система данных о здоровье, объединяющая данные о здоровье пациентов из различных источников (« Système national des données de santé » — SNDS).
Система является уникальной в Европе. Она объединяет в себе уже существующие базы данных страховых компаний, больниц, информацию о смертельных случаях и информацию об инвалидности. Эти объединенные данные предполагается использовать для проведения медицинских исследований на основе больших данных и в отношении длящихся заболеваний.
Содержание системы. В систему включены данные о Читать полностью »
Сегодня традиционно отмечается День бэкапа. Но однажды он исчезнет. К тому времени вся информация до последнего байта будет резервироваться автоматически. Возможно, тогда изменятся и способы бэкапа. Пока мы только на пути к этому светлому будущему и всячески приближаем его наступление: недавно мы запустили Icebox и Hotbox на базе Облака для бизнеса. Icebox — это хранилище для холодных данных (бэкапов, логов и прочих редко используемых, но ценных вещей). И да, там есть WebDAV. Hotbox — это хранилище для горячих данных (аналог Амазон S3), оно создано для тех, кому нужно не только хранить большие объемы данных, но и часто запрашивать их.
Технологии хранения информации не остановились в развитии — нас ждут необычные хранилища, создаваемые прямо сейчас в научных лабораториях. Облака никуда не исчезнут, вот только информация будет храниться совсем на других носителях.
Термин «большие данные» давно уже звучит привычно, и многие даже понимают, что это такое на самом деле и как его использовать. В то же время, специалисты по анализу данных придумали множество других градаций собираемой информации, в зависимости от размера, востребованности, актуальности и так далее. Удивительно, но данные могут быть «быстрыми», «горячими», «длинными» и «медленными», даже «грязными». Хотя весь этот аналитический зоопарк и не помог многочисленным аналитикам правильно предсказать решение британцев выйти из ЕС и победу Трампа.
Читать полностью »
Ранее я уже публиковал статью о том, как генерировать фиктивные данные при помощи Elizabeth — библиотеки для языка программирования Python. Статья, которую вы читаете является продолжением предыдущей, потому я не буду приводить основ работы с библиотекой. Если вы пропустили статью, поленились прочитать или просто не захотели, то, вероятно, захотите сейчас, ибо эта статья подразумевает, что читатель уже знаком с основами библиотеки. В этой части статьи я буду говорить о том, каким образом организовывать генерацию фиктивных данных в собственных приложениях, расскажу о нескольких, на мой взгляд, полезных особенностях библиотеки.
В последнее время нейросети показывали себя прекрасно во многих прикладных задачах. Они искали закономерности в данных, которые использовались для классификации и прогнозирования. Нейросети с кажущейся легкостью распознавали объекты в цифровых изображениях или, «прочитав» отрывок текста, резюмировали его тему. Однако никто не мог рассказать, какие преобразования проходили вводимые данные для получения того или иного решения. Даже авторы сетей владели данными на входе и информацией на выходе. И если рассматривать визуальные данные, то иногда даже можно автоматизировать опыты по выяснению, на какие составляющие изображений реагирует нейросеть. А с системами обработки текста процесс более сложный. В чем сложность понимания человеческого языка машиной вы можете прочитать ниже.
В лаборатории CSAIL (лаборатории информатики и искусственного интеллекта) Массачусетского технологического института исследователи нейросетей сделали так, что теперь «виртуальный мозг» в дополнение к решению выдает и его обоснование. Они обучали два модуля одной нейросети одновременно. Данными для обучения были текстовые отрывки. Результаты порадовали: компьютер думал, как и человек, в 95% случаев. И все же, прежде, чем запустить новый метод нейросетей в активное пользование, потребуется дополнительная настройка и доработка.
Почему картинки обрабатывать легче, чем текст? Можно ли будет беспилотным автомобилям ездить свободно, позволительно ли заменять живого доктора запрограммированным интеллектом, внутри которого бессчетное количество нейронов? Приближает ли это нас к сознательным машинам в реальной жизни? Компьютерные модели нейронных сетей ведут себя так же, как и человеческий мозг, но им пока не разрешали принимать решения, затрагивающие жизни людей. Чтобы изменить это, специалистам понадобилось время и теперь мы можем узнать, как нейросеть приходит к итоговым значениям.
Читать полностью »
Совсем недавно в центре Москвы запустилась новая сеть наземного транспорта «Магистраль». Стоит сразу оговориться — наземный транспорт присутствовал в центральной части города и раньше, только организация маршрутной сети была неудобной и неэффективной. Так что проблема реформы наземного транспорта в центре Москвы назревала давно.
Летом этого года Департамент транспорта Москвы собрал рабочую группу, в которую вошло множество российских и зарубежных экспертов, включая известного транспортного планировщика Джаретта Уокера, который уже успел перекроить наземный транспорт в нескольких десятках городов по всему миру, и компанию Mobility in Chain. Команде Urbica удалось принять участие в той части работы, которая относилась к анализу и визуализации данных.
