Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Продолжаем цикл статей о движении двигателестроительных компаний по пути импортозамещения зарубежного ПО. Сегодня снова расскажем о применении среды математического моделирования Engee в процессах разработки систем управления газотурбинными двигателями.

Если мы говорим, что само по себе двигателестроение - это наукоёмкая отрасль, и работают в ней буквально десяток компаний в мире, то разработка электронных блоков управления этими двигателями - ещё более узкая отрасль промышленности. В России этим занимаются только пара-тройка компаний и одна из них - пермская ОДК-СТАР из контура Объединённой Двигателестроительной Корпорации. Проектирование систем управления двигателями - их непосредственная специализация, а номенклатура продукции включает системы автоматического управления не только авиационными двигателями, но также и ракетными, морскими двигателям и промышленными турбинами.

В последнее время особенно популярными стали дипфейки и цифровые аватары, которые используются, надо признать, не всегда для благородных целей.

Законодатели во многих странах пытаются разрешить возникающие ситуации, например, даже путем ужесточения уголовного наказания. Однако, это не останавливает возможных нарушителей. Качественный уровень подделок растет, как и увеличивается количество преступлений подобного типа по всему миру.

В профессиональной среде распространено убеждение: если руководитель владеет современными управленческими инструментами – тайм-менеджментом, фасилитацией, эмоциональным интеллектом, – он защищен от выгорания. Логика кажется безупречной: чем больше навыков, тем легче справляться с нагрузкой. Однако на практике многие грамотные, обученные и опытные управленцы оказываются на грани истощения. Это заставляет предположить, что проблема лежит в иной плоскости: навыки управления – это не ресурс, а инструмент. А любой инструмент требует энергии для своего применения.

Skill ≠ ресурс

Управленческие навыки – это когнитивные схемы и поведенческие алгоритмы. Они помогают эффективнее решать задачи, но сами по себе не восполняют энергию. Более того, их осознанное применение требует дополнительных когнитивных затрат.

Психолог Рой Баумайстер обнаружил интересный эффект, который назвал «истощением эго». Оказывается, наша способность контролировать себя и принимать волевые решения – не бесконечна. Это как мышца: если ее напрягать, она устает. Для руководителя это значит, что каждое сознательное усилие – например, внимательно выслушать подчиненного, сдержать раздражение в конфликте или удержать фокус на стратегии – расходует внутреннюю энергию. Если действовать на автомате, мы почти не тратимся, а вот осознанное применение навыков быстро истощает ресурс.

Психологи предложили удобную схему, чтобы разобраться, откуда берется усталость на работе. Они разделили все, с чем мы сталкиваемся, на две большие группы. Первая – это то, что высасывает силы: например, горящие дедлайны, ссоры с коллегами или вечная неопределенность. Вторая – то, что, наоборот, подпитывает: возможность самому принимать решения, поддержка команды, честная обратная связь. Если первого слишком много, а второго не хватает, мы неизбежно выдыхаемся.

Тимлиды и команды в больших компаниях постоянно сталкиваются с одной и той же проблемой: бизнес хочет знать сроки, а разработка не может их назвать. Оценки «пальцем в потолок», спринты без delivery, злые заказчики и выгоревшие разработчики — знакомо?

«Три карандаша» — это метод инженерного груминга, который я разработал в боевых условиях и который сейчас стал частью стандарта разработки в Газпромбанке. Суть простая: вы берете доску, три цветных маркера и за два часа превращаете размытые бизнес-требования в понятный план работ с реалистичными сроками. Он подходит для любых задач: фронтенд, бэкенд, data science, интеграции. Если вы можете разложить работу на логические шаги — вы можете использовать три карандаша.

Всем привет. Меня зовут Рустам Файзулин. 30 лет BE- и data-science-разработчик, последние семь лет работаю коучем в Газпромбанке. Моя задача — сделать так, чтобы разработчики понимали, что надо сделать, а бизнес понимал, когда он это получит. Дальше расскажу, как родился мой метод, как он устроен и как внедрить его у себя.

У каждого из нас есть право контролировать использование своих биометрических данных, к которым относится и цифровое описание уникальных черт лица. Проблема в том, что системы видеонаблюдения и аутентификации с функцией распознавания лиц основаны на «патологически памятливых» нейросетях. Однажды увидев лицо, нейросетевая модель запоминает его навсегда, создавая риски для приватности. Из-за этой особенности глубокой нейросети вас могут отслеживать, даже когда это не является необходимым и правомерным. Юридическое «право на забвение» вступает в конфликт со сложностью его реализации. 

Эту проблему исследовал специалист лаборатории искусственного интеллекта российской ИТ-компании «Криптонит» Михаил Захаров. Он разработал уникальный метод выборочного забывания лиц системами компьютерного зрения (CVS). Предложенный метод можно использовать для удаления образов лиц из различных систем биометрической идентификации, не нарушая их функциональность.

Как известно, в РФ почти полностью заблокировали WhatsApp* (принадлежит запрещённой организации), а будущая работа Telegram под вопросом. Звонков уже не осталось, только текстовые сообщения, передача файлов тормозит. Судя по всему, начался шейпинг трафика. А если эффективен шейпинг, то сработает и полная блокировка, которую планируют в первых числах апреля, по слухам от РБК.

У нас остаётся всё меньше рабочих способов общения. Если отбросить совсем странные варианты вроде Google Docs или Max, то самая оптимальная альтернатива — это опенсорсные мессенджеры, такие как XMPP (Jabber) и Matrix/Element. Для максимальной надёжности такого общения в федеративной сети желательно поднять свой собственный сервер. Это можно сделать на домашнем сервере или VPS.

Тема актуальна в том числе для закрытых сообществ, которые раньше общались в группах Telegram, WhatsApp* (принадлежит запрещённой организации) и Viber. Родственники, корпоративные рабочие команды, домовые чаты, игровые сообщества и др. Теперь их можно перенести в Matrix/Element на своём сервере.

Из-за того, что большинство “айтишных технологий”, таких как Wi-Fi или сотовая связь живут на участке спектра 400 МГц - 6 ГГц, у многих инженеров начало смазываться понятие длины волны (λ). 

Точнее не так. Они оперируют этим понятием очень узко, применительно к той полосе частот на которой работают. Что нам может сказать термин λ? То, что при прочих равных (коэффициент усиления антенны, мощность передатчика, потери на тракте и пр.) сигнал с бОльшей длиной волны (и меньшей частотой) сможет преодолеть бОльшее расстояние.

Ошибка ли это? Ни в коем случае, все так и есть. Но это очень узкий подход. По незнанию его можно начать применять слишком буквально. И открыть для себя, что эти зависимости чуть сложнее, чем кажутся на первый взгляд. Рука об руку с длиной волны идет такой термин, как «распространение в средах». У каждого диапазона есть свои особенности в отношениях со средой.

В этой статье мы пробежимся по фундаментальным основам физики и узнаем, какое практическое влияние окажет на сигнал тот или иной диапазон. Постараюсь описать это с минимальным занудством и понятным широкому кругу читателей языком. 

Вчера выкатили 3 релиза, а сегодня поддержка ловит очередной инцидент, но уже непонятно, какой именно релиз его вызвал. Знакомая картина?

Проблема в том, что вы не видите связи между тем, что выкатываете на продакшен, и тем, что ломается после этого. А когда связь теряется, релизы превращаются из инструмента развития в источник непредсказуемых сбоев.

Привет, меня зовут Артем Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC. В этой статье я расскажу вам, как слишком частые релизы могут негативно сказываться на качестве продукта и что с этим можно сделать.

Adwaele

Некоторое время назад, мы рассматривали двигатель Стирлинга, как интересный вариант преобразования тепловой энергии — в механическое движение, где при этом, подобный способ использования наиболее широко распространен и, потому известен. 

Однако интересно, что возможности двигателя Стирлинга этим не ограничиваются, и, существует ещё как минимум один неожиданный вариант его полезного использования — в качестве холодильника! ;-) 

Фильтра Калмана много не бывает! По этой теме издано несколько книг, опубликовано большое количество статей, в том числе на Хабре. Разработанный в 1960-х годах алгоритм оценки состояния динамических систем по сегодняшний день считается одним из лучших, получает все более широкое применение в различных технических системах: от радиолокации до электрокардиографии.

В этой статье я хотел бы на конкретных примерах показать принцип работы фильтра Калмана, наглядно продемонстрировать, на что влияет тот или иной параметр, как работают различные модификации фильтра.

Все модели, которые я буду использовать и описывать, выполнены на языке Matlab – среде, изначально созданной для работы с матрицами. Гарантированно они будут работать на версии R2016b и выше.

Текст в ленту: AI-агент пишет код. Другой AI-агент его ревьюит. Первый фиксит замечания. Ревьюер проверяет фикс. 9 параллельных субагентов, 18 000 токенов в минуту каждый, и вопрос, который никто не задаёт: а кто проверяет ревьюера?

Личный бренд помогает выделяться, заводить полезные знакомства и искать работу — люди охотнее доверяют задачи тем, кого уже знают.

Меня зовут Раф, я работаю аналитиком ценообразования в «Авито» (а раньше — в Яндекс Лавке), окончил факультет компьютерных наук в НИУ ВШЭ и прошёл курс «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Сейчас в моём канале про аналитику данных 5 517 подписчиков, а рилсы набирают до 2,6 млн просмотров. Хочу поделиться опытом: расскажу, как достиг таких результатов без покупки рекламы, что работает в продвижении, а что не очень.

На некоторых так называемых «партнеров» по бизнесу действуют только судебные решения. Иначе их не заставить, например, оплатить уже выполненную работу, доделать начатое, вернуть предоплату за несделанное — в общем, выполнить договоренности. Но судья, прежде чем принять исковое заявление, потребует доказать, что все «мирные» способы решения спора исчерпаны и попросит показать досудебную претензию и ответ на нее. И здесь может быть точка отказа: если досудебная претензия не направлялась или был нарушен порядок. 

В горнодобывающей промышленности точный учёт рейсов карьерных самосвалов — ключевой фактор управления производительностью. Традиционные системы диспетчеризации (DISPATCH от Modular Mining, Wenco, российская «Карьер») опираются на GPS-зоны: система фиксирует въезд самосвала в зону экскаватора или пункта разгрузки и по факту пересечения геозон формирует рейс. Однако этот подход не улавливает аномалии внутри цикла — простои, заторы, сбои датчиков, затянувшиеся обеды — и не позволяет классифицировать тип рейса по его «форме».

Альтернативный подход реализован в системе «Симуляция и детекция рейсов» — серверно-клиентском приложении (Go + React + PostgreSQL), которое распознаёт рейсы в реальном времени путём шаблонной векторизации телеметрических данных скорости и веса. Вместо привязки к координатам система строит вектор из скользящего окна телеметрии и сравнивает его с заранее сохранёнными эталонными шаблонами через меру сходства (косинусное сходство или нормы L1/L2). Когда степень совпадения превышает порог — рейс считается обнаруженным.

Данная статья детально разбирает архитектуру, алгоритмическую основу и инженерные решения этого подхода, сопоставляя его с мировой практикой детекции рабочих циклов тяжёлой техники.

Ученные Сиднейского университета создали прототип нанофотонного процессора для искусственного интеллекта, который обрабатывает данные с помощью света вместо электрического тока. В ходе экспериментов чип успешно классифицировал десятки тысяч медицинских изображений с точностью до 99 процентов. Новая архитектура выполняет вычисления за пикосекунды (триллионные доли секунды), полностью исключая проблему тепловыделения, и демонстрирует альтернативу перегревающимся кремниевым серверам современных дата-центров.

Пробуем написать своё приложение для удалённого рабочего стола.

Начал замечать, что на Хабре часто появляются статьи в духе «Я написал замену AnyDesk, бесплатный, но платный. И тут мне пришла мысль: а что, если попробовать самому? Хотя я не программист».

Все мы рано или поздно (а кто-то и регулярно) сталкиваемся с собеседованиями. Кто-то их проходит, кто-то проводит. Так что тема эта хотя бы иногда для каждого из нас бывает актуальна.

Но что такое «собеседование», и как оно должно проходить?

Когда заходит разговор про ИИ в профессиональной среде, обсуждение почти всегда крутится вокруг одного и того же. Заменит ли ИИ программистов? Насколько точен код, который он генерирует? Как бороться с галлюцинациями? Какая модель лучше для какой задачи? Как правильно писать промпты?

Всё это реальные вопросы. Но они об инструменте. О том, насколько хорош молоток — а не о том, что изменилось в строительстве.

А изменилось кое-что куда более фундаментальное. И большинство это пропускают — не потому что глупы, а потому что смотрят не туда.

Далеко не каждая VM платформа дает понять, что происходит с процессом управления уязвимостями в целом. Чаще всего на выходе получается список уязвимостей, критичность, активы и сроки устранения, но нет возможности видеть общую картину. Аналитику трудно понять текущую ситуацию в динамике. Руководству еще сложнее, так как нужны не просто цифры, но и понятные выводы для принятия решений.

Я убедился в этом сравнив большую часть решений VM на рынке СНГ, так мне пришла идея реализовать в нашей компании фичу, которая строит графики по ключевым VM метрикам, а затем анализирует их с помощью AI(искусственного интеллекта). В этой статье расскажу, как это работает и почему такой подход полезен для аналитиков и руководства.

Есть множество специальных программ, работающих с метаданными — всевозможные (не будем показывать пальцем) медиаплееры с нескучными обоями, сортировкой и фильтрами по чему и как угодно (особенно как угодно), созданием и редактированием плейлистов, подгружаемыми обложками, текстами и барышнями.

Есть, с позволения сказать, просмотрщики изображений с теми же барышнями, коллекциями оных с описаниями, редактированием, тэггированием, гистограммами, спектрограммами и телепрограммами.

И один лишь рынок особой категории геоданных, именующих себя детьми лейтенанта Шмидта, находится в хаотическом состоянии. Анархия раздирала корпорации вроде Гугла… Ладно, я увлёкся. Но в самом деле…