Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

По всему миру сельское хозяйство сталкивается с ростом потребности в продуктах питания и ограниченностью водных ресурсов. Эффективность выращивания культур во многом зависит от того, насколько точно удаётся описывать и предсказывать процессы, определяющие фотосинтез и потерю воды у растений. Одну из ключевых ролей здесь играют устьица, микроскопические поры на поверхности листьев, которые регулируют поступление CO₂ и испарение влаги.

В 2025 году исследователи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне представили систему Stomata In-Sight, которая объединяет конфокальную микроскопию, газообменные измерения и автоматизированный анализ изображений на основе ML. Такой подход позволяет получать количественные оценки геометрии устьиц в условиях контролируемой среды и сопоставлять их с измеряемой проводимостью и фотосинтезом. Это важно не только для физиологии растений, но и для прикладных задач, связанных с эффективностью использования воды и устойчивостью урожая при засухе. В этой статье я расскажу о самом исследовании и о том, как устроена Stomata In-Sight.

У нас ещё есть некоторое количество остатков с прошлого кризиса железа

Из-за того, что все хотели ролик с матерящимся бобром, танцующим Мадуро или хотя бы переделать индуса в красивую девушку, у нас тут бум AI-моделей. Эти модели работают на физическом железе и физическом электричестве. Железо, к сожалению, закончилось раньше, чем электричество.

Первыми пострадали не процессоры, как мы ждали, и не видеокарты, как мы уже видели, а банально оперативная память. И отчасти — SSD.

Рынок снова сошёл с ума и стал диким.

Я узнаю знакомые барыжные шаблоны ещё с эпопеи с майнингом и повышением цен на видеокарты. Вот смотрите, на момент публикации серверная планка 96 Гб DDR 5 стоила:

— В Регарде «чисто», с документами и гарантией — 410 тысяч рублей. Для контекста: летом 2025 года, всего полгода назад, эта же позиция здесь же стоила около 90–100 тысяч рублей.
— Но её можно купить на сером рынке у барыг. Иногда они мимикрируют под приличные компании, у них безнал с НДС, но цена плавает весь день, как биржевая котировка. Утром тебе говорят: «330 тысяч». К обеду партия может исчезнуть или стоить уже 350.
— Есть совсем уж барыги с Горбушки и Савёлки — без документов и оплата только наличными, а получение планки — в подворотне. Цена вопроса — 250–280 тысяч рублей.

Но купить сложно. Продавец ведёт переговоры одновременно с десятком покупателей. Ты пишешь: «Возьму 20 штук». Он отвечает: «Есть 10». Пока ты едешь с деньгами, кто-то другой пять уже забрал. Никаких гарантий до момента передачи товара из рук в руки. Это не бизнес-процесс, это квест.

Это не временный всплеск и не сезонное колебание.

Давайте немного разберёмся, что же случилось.

Привет, Хабр! На связи Дима Мандельштам, мобильный разработчик в core‑команде Яндекс 360, и Лёша Карпенко, руководитель команды дизайн‑системы. Дизайн — часть повседневной работы наших команд, и он не живёт отдельно. Поэтому сегодня в статье мы вместе поговорим о том, как мы собирали компонент List‑item.

Мобильные разработчики в этой статье найдут метод, с которым можно достичь баланса между гибкостью кода и простотой поддержки. Мы расскажем, как применили data‑driven‑подход к рефакторингу UI: написали анализатор AST для поиска реальных паттернов использования и вывели математическую метрику сложности API. А ещё расскажем о том, как аргументировать и провести масштабную переработку legacy‑кода, не останавливая продуктовую разработку.

Продуктовым дизайнерам будет интересен альтернативный взгляд на проектирование List‑item в дизайн‑системе. Мы разберём, как собирать List‑item — как универсальный компонент с максимальной гибкостью или как набор семантических шаблонов под конкретные сценарии.

В отличие от подхода, где компонент выступает универсальной «болванкой» для любых задач, мы предлагаем смотреть на него как на архитектурную единицу с заранее определённой ролью, ограничениями и зонами ответственности. Такой взгляд помогает уменьшить количество интерпретаций одного и того же паттерна, повысить консистентность интерфейсов и упростить поддержку дизайн‑системы по мере её роста.

Эта статья — не про объект для заказчика и не про демонстрационный умный дом. Мы побывали в собственном доме интегратора Александра Вахрушева в Ижевске. Он пока не живет в основном доме — отделка еще продолжается, — но именно здесь уже несколько лет тестирует решения, которые затем внедряет в клиентских проектах.

Для него дом — рабочий полигон. Здесь можно экспериментировать, ошибаться, проверять оборудование и делать выводы без риска для репутации. Многие решения, которые сейчас стали типовыми, он сначала отработал именно на этом объекте.

В статье подробно разберем дом-лабораторию Александра.

Меня зовут Алексей Цуцоев, сейчас я Frontend TL в KODE. Эту статью я писал, когда только устроился в компанию и мне нужно было систематизировать навыки, передать свой опыт стажерам и просто высказать свои мысли относительно styled. Вижу, что до сих пор многие начинающие разработчики сталкиваются с такой же проблемой, как я в прошлом, поэтому статья вышла из нашей внутренней конфы в мир. 

В этой статье расскажу, какие преимущества и недостатки у каждой из библиотек. Публикация будет полезная тем, кто хочет освежить свои знания в React-Native или только начал их изучение этого стека.

Привет, Хабр! Это Алла, я работаю исследователем в команде «Модели с памятью» Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта Института AIRI и занимаюсь исследованиями на стыке графов знаний и языковых моделей. Ранее я уже писала на Хабре статью про построение графов знаний из текстов по мотивам одной из наших публикаций.

Мы активно продолжаем работать дальше и создали Wikontic — полноценный пайплайн для этой задачи. Недавно мы представляли его на интерактивной демо‑сессии на AAAI 2026 в Сингапуре — про это несколько дней назад вышел хабр от моего коллеги Айдара. Здесь я расскажу подробнее о том, как устроен новый пайплайн, и какие идеи пришли к нам в голову при его создании. 

В первой части мы начали разбирать ситуации, когда решение уже соответствует ожиданиям пользователя и не нуждается в изменениях. В этой статье мы закончим разбор таких случаев.

Три маркетплейса, три API, три набора подводных камней — и ноль ручного кодинга. Как мультиагентный пайплайн с CISO-агентом написал интеграцию с Ozon, Wildberries и Яндекс Маркетом за 25 минут. 35 задач, 23 файла, 21 баг найден автоматически.

Всем привет!

Обычный вайб-кодинг: кидаем промпт → генерим → баг → фиксим → баг → повторить N раз.

AI Factory меняет правила: самообучающаяся система патчей, где AI запоминает каждую ошибку и больше её не повторяет. Spec-driven воркфлоу, автогенерация рутины (Docker, CI, docs, Make), поддержка 14+ агентов, параллельная разработка через Git worktree. Это не "ещё один AI-помощник", а эффективный инструмент управления вайб-кодингом.

В статье подробно разбираю технические вопросы: как работает самообучение, почему токены расходуются рациональнее чем кажется, и что нового в версиях AI Factory 1.3-1.8.

Во вторую Диаблу я почти никогда не заходил без модов: ну не могу я играть с мелким инвентарём и сундуком, хоть убей! В стандартные ячейки я складывал обереги, а всё пространство, добавленное модификациями, оставлял исключительно под добычу. Так играть было намного комфортнее: ничего не приходилось выбрасывать и не нужно было каждые пять минут бегать к торговцам. Но с выходом нового аддона «Reign of the Warlock» мои привычные моды, разумеется, перестали работать, а показать вам всю эту красоту хочется уже сейчас! Пришлось доставать персонажей, которых я прокачивал ещё на релизе Diablo II Resurrected в 2021 году.

Хочу поделиться с вами своими впечатлениями от нового дополнения и сделать выводы стоит ли оно своих денег? Заодно кратко расскажу о модификации, которая заметно повышает комфорт игры. С ней многие привычные мелочи перестают раздражать, а сам процесс становится куда удобнее и приятнее

Scedel - это language- и protocol-agnostic язык для описания схем данных и контрактов. В статье я опишу сам язык, а также расскажу, зачем я его создал

Привет, это Олег Антипов с долгожданным сиквелом материала про то, что нейросети это не ИИ! 

А что же это на самом деле такое? Хмм, оно выглядит как пузырь, крякает как пузырь и показывает все признаки пузыря вроде «Метаверса» или NFT. Наверное, это… новая технологическая эра человечества!

Из этого материала вы узнаете, как OpenAI привлекает сотни миллиардов под обещания; как «ИИ» вместо спасения человечества обрушил рынок труда и ухудшил ситуацию с ИБ; как нейросети буквально — с пруфами от настоящих ученых — заставляют ваш мозг деградировать; и много других невеселых фактов.

Текст длинный, поэтому если лень читать, можете попросить ChatGPT пересказать его основные моменты и затем спросить, справедлива ли критика автора. Вы удивитесь ответу.

Пару дней назад я написал статью о том, как сделал Telegram-бота для AI-дайджестов. Статья дала 42 пользователя. Сегодня расскажу про изнанку: сколько стоит содержать AI-продукт, какие метрики отслеживать и почему vc.ru дал в 42 раза меньше пользователей чем Хабр.

Привет, Хабр!

Я написал повесть, вдохновленную идеями одного известного мысленного эксперимента. Не могу сказать конкретнее иначе заспойлерю, но ценители Hard Si-Fi, думаю быстро поймут о чём речь. Хочу поделиться этой повестью с вами, ведь системщики и программисты, а так же люди ценящие железную логику - это моя целевая аудитория.

О чем это:
Артур Корбин, системный инженер, нашел странную строку в отчёте. По сути пустяк 20 кг. проволоки для организации перемалывающей тонны материалов в день - статистическая погрешность. Но Артур, человек привыкший к порядку, решил разобраться. И это решение превращает его жизнь в параноидальный кошмар. Это история о том, как инструменты могут стать хозяевами, а свобода воли — статистической погрешностью.

Десять лет в девопсе. Десять. И я гуглю tar -xzf. Не раз в год — раз в неделю. Ну, может раз в десять дней, если повезёт. Открываю хром, набираю «tar extract gz linux», пролистываю три рекламы, нахожу ответ на SO, копирую, вставляю, закрываю вкладку. Через неделю — по новой.

Я не идиот. Точнее, может и идиот, но не поэтому. Просто tar — это такой синтаксис, который у меня физически отказывается залезать в долговременную память. Там дефис или нет? xzf или xfz? Или zxf? Вроде порядок не важен? Или важен?..

Короче. Месяц назад я написал скрипт, который это решил. А потом скрипт решил больше, чем я хотел.

Сегодня вы можете сгенерировать изображение за какие-то пять-десять секунд, а может, даже быстрее. А несколько десятков лет назад для создания всего одного кадра требовались часы рендеринга — и даже тогда предметы на картинке могли выглядеть как китайская игрушка из ларька. Ведь компьютерная графика того времени, увы, имела довольно серьезный порок — все предметы выглядели скучным безжизненным пластиком. Дерево — пластиковое. Металл — пластиковый. Даже вода — и та пластиковая.

Исправить это недоразумение решила кучка энтузиастов, поверивших в компьютерную графику. Они мечтали о фильме, рожденном целиком и полностью из пикселей, и называли его просто — «Тот самый фильм». 

Существует стереотип, что личность «застывает» при достижении 25-45 лет. И эти «рамки консервации» постоянно сдвигаются.  Пришло время разрушить этот стереотип. Комплексное психологическое исследование показало, что пожилые люди, в возрасте 60-80 лет, всё так же способны к освоению новых социальных и эмоциональных моделей поведения. Причем скорость и качество освоения новых навыков такие же, как и у людей в возрасте 20 лет.

Привет, Хабр.

Немного контекста, потому что я уже успел наступить на грабли: написал технический пост, получил пару “вежливых” комментариев, пару очень невежливых, и карма улетела туда, где зимой холодно. )))

Нюанс какой: я зашёл “с места в карьер”, как будто все уже знают, кто я, откуда и почему я так пишу и так думаю. А по факту — нет, конечно. Поэтому этот пост — “паспорт”: кто я, откуда выросла идея, почему я вообще полез в код, почему у меня агенты, почему “завод”, и что я могу обсуждать с инженерами предметно (а что — не могу и не буду, потому что там секреты/безопасность/коммерческое ядро).

Сразу честно: я не классический инженер. Я могу где-то не знать “ритуальную формулировку” термина или перепутать модное слово. Но я фанат причинности: если система говорит “работает” — она должна уметь это доказать. Всё остальное — разговоры.

Почему два человека с одинаковым доходом и кредитной историей могут платить совершенно разный процент по одному и тому же кредиту? В этой статье мы заглянем под капот банковских систем ценообразования, разберем реальные кейсы дискриминации от Ally Bank и Test-Achats, и наглядно покажем, как деревья решений и градиентный бустинг используются для предсказания вашей платежеспособности — и как они могут ошибаться.

RAG на PHP - звучит непривычно. Делюсь опытом построения чат-бота для поиска по внутренней базе документов: Symfony, Qdrant с гибридным поиском, YandexGPT для embedding и генерации ответов. Внутри — готовый код, подводные камни чанкинга и советы, которые сэкономят вам время.