Forwarded from Кабинет инвестора
Дом экс-начальника ГИБДД Ставрополья с золотым унитазом выставили на торги с начальной ценой ₽9 млн.
Бывшего силовика приговорили к 20 годам тюрьмы за взятки. Ему также назначили штраф в ₽100 млн.
@investingcorp
Бывшего силовика приговорили к 20 годам тюрьмы за взятки. Ему также назначили штраф в ₽100 млн.
@investingcorp
Forwarded from Кали юга today 2.0
Солнечное гало наблюдали утром в небе жители Саратова. Солнечное гало — это атмосферное явление, которое чаще всего выглядит, как светящееся кольцо вокруг Солнца.
Оно возникает из-за преломления и отражения солнечного света в ледяных кристаллах, которые находятся высоко в атмосфере, в перистых облаках. Паргелии или «фейковые солнца» — это самые яркие и заметные элементы гало
Оно возникает из-за преломления и отражения солнечного света в ледяных кристаллах, которые находятся высоко в атмосфере, в перистых облаках. Паргелии или «фейковые солнца» — это самые яркие и заметные элементы гало
❤1
Forwarded from Алексей Хохлов
На новом сайте РАН опубликован (почему-то с датой 4 февраля) список кандидатов в члены экспертных советов Высшей аттестационной комиссии (ВАК), которые были выдвинуты организациями в период с 5 ноября 2025 года до 5 января 2026 года:
https://new.ras.ru/press-center/events-additional/kandidatakh-v-chleny-ekspertnykh-sovetov-vysshey-attestatsionnoy-komissii/
https://new.ras.ru/upload/medialibrary/d04/1vl0d4o0c0bv6jx37054hbkztgqkz4n5.pdf
https://new.ras.ru/press-center/events-additional/kandidatakh-v-chleny-ekspertnykh-sovetov-vysshey-attestatsionnoy-komissii/
https://new.ras.ru/upload/medialibrary/d04/1vl0d4o0c0bv6jx37054hbkztgqkz4n5.pdf
Российская академия наук
Кандидатах в члены экспертных советов Высшей аттестационной комиссии
Forwarded from Минпромторг России
Замглавы Минпромторга России принял участие в торжественной церемонии запуска первой в России гигафабрики по производству литий-ионных аккумуляторов полного цикла.
Мощность предприятия составляет 4 ГВт·ч в год, что достаточно для оснащения около 50.000 электромобилей.
«Строительство и запуск в опытно-промышленную эксплуатацию гигафабрики в Немане — это важнейший шаг в формировании суверенной технологической цепочки по масштабному производству систем накопления энергии в нашей стране», - отметил Михаил Иванов.
Реализация проекта стала возможна благодаря комплексу мер господдержки:
Строительство осуществлялось топливным дивизионом Госкорпорации «Росатом».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Правительство России
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Технологическая политика должна быть связующим звеном между наукой и реальным сектором
Глава Минпромторга Антон Алиханов рассказал о задачах технологической политики России.
Минпромторг и правительственная комиссия проводят аудит нормативной базы в сфере технологической политики. Цель – привести ее в соответствие с интересами как потребителей, так и производителей. О результатах будет доложено в I квартале 2026 года.
Антон Алиханов сообщил о планах изменить подход к оценке технологической политики. Он обозначил ключевые инструменты, которые позволят повысить эффективность технологической политики.
• Первый – государственная информационная система промышленности. Она, являясь платформой для реестра российской промышленной продукции, позволит агрегировать посредством ИИ информацию по освоению технологий и производству продукции, обеспечивая формирование перечня технологий и качественный мониторинг.
• Второй – донастройка общесистемных мер поддержки, которые находятся вне контура технологического лидерства. Как подчеркнул Антон Алиханов, сделать это важно для увязки мер поддержки с приоритетами техполитики и реализуемыми нацпроектами.
🇷🇺 Подписаться на Правительство России в MAX
Глава Минпромторга Антон Алиханов рассказал о задачах технологической политики России.
«Технологическая политика, неразрывно связанная с промышленной политикой, охватывает весь жизненный цикл изделий от разработки до вывода на серийное производство. При этом ближе всех к коммерциализации промышленные конструкторские бюро и R&D-подразделения компаний. Ключевым понятием, которое внедрено сейчас благодаря закону о технологической политике, стало понятие квалифицированного заказчика. Собственно технологическая политика должна быть связующим звеном между наукой и реальным сектором, обеспечивая эту связку с квалифицированными заказчиками», – подчеркнул министр.
Минпромторг и правительственная комиссия проводят аудит нормативной базы в сфере технологической политики. Цель – привести ее в соответствие с интересами как потребителей, так и производителей. О результатах будет доложено в I квартале 2026 года.
Антон Алиханов сообщил о планах изменить подход к оценке технологической политики. Он обозначил ключевые инструменты, которые позволят повысить эффективность технологической политики.
• Первый – государственная информационная система промышленности. Она, являясь платформой для реестра российской промышленной продукции, позволит агрегировать посредством ИИ информацию по освоению технологий и производству продукции, обеспечивая формирование перечня технологий и качественный мониторинг.
• Второй – донастройка общесистемных мер поддержки, которые находятся вне контура технологического лидерства. Как подчеркнул Антон Алиханов, сделать это важно для увязки мер поддержки с приоритетами техполитики и реализуемыми нацпроектами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Выше квартилей
(Не)похожие: Китай и США в исследованиях ИИ
Мы не раз касались темы искусственного интеллекта (в дайджестах и отдельных постах): от роли ИИ в науке до вопросов этики и публикаций. Если же посмотреть на ИИ с точки зрения страновой (прежде всего, наукометрической) перспективы, то нельзя не отметить, что Китай и США являются признанными лидерами в области. Согласно данным AI Index Report 2025, Китай лидирует по числу публикаций, а США — по влиянию своих исследований. Обе страны активно инвестируют в развитие технологий, и именно их соперничество во многом определяет ключевые тенденции в области.
Недавно в Journal of Infometrics вышла статья, авторы которой предложили подход, выходящий за рамки статистического анализа и тематического моделирования, позволивший детально проанализировать, как отличаются смысловые акценты и исследовательские приоритеты ученых США и Китая в области ИИ.
В качестве источника данных были использованы статьи из ядра WoS с января 1996 г. по май 2023 г. по запросу «искусственный интеллект» (Artificial Intelligence). В выборку вошли публикации американских авторов (без китайских соавторов) и китайских авторов (без соавторов из США): 160 896 и 243 272 публикации соответственно.
Анализ показал, что почти 90 % популярных исследовательских концепций получают одинаковое внимание в обеих странах. При этом лишь 3 % тем расходятся по интересу, и по содержанию (метод главных компонент, распознавание образов, сенсорные сети), тогда как около 5%, напротив, совпадают по акцентам, но отличаются по уровню внимания (нейронные сети, эволюционные алгоритмы, метод опорных векторов, приближённые множества, регистрация изображений).
Совпадения есть и в приоритетах: обе страны активно работают над отбором признаков, распознаванием лиц, сегментацией изображений, обнаружением объектов; в методах — над нейронными сетями, машинным обучением, генетическими алгоритмами и методами опорных векторов. Но различия тоже очевидны. Китай делает акцент на диагностику неисправностей, временные задержки, системы управления, классификацию изображений. США чаще фокусируются на распознавании речи, робототехнике, виртуальной реальности, компьютерном зрении и языковых моделях, используя при этом байесовские сети, скрытые марковские модели и экспертные системы.
Показательный пример, демонстрируйщий преимущества предложенного авторами метода, — распознавание лиц. В обеих странах эта тема имеет схожий масштаб, но содержательные акценты разные.
В Китае внимание сосредоточено на:
⚪️ деталях (распознавание уха, отпечатков ладоней, пола, микровыражений, сложных условиях распознавания).
В США такие исследования:
⚪️ менее детализированы, больше сосредоточены на общих характеристиках изображений, например, идентификации по походке и обнаружении лиц.
Эти различия во многом объясняются разными правовыми и социальными нормами: в Китае уровень допустимого использования персональных данных выше, чем в США.
Пример сравнения ИИ в Китае и США показывает: наука развивается не только в цифрах и темах, но и в том, какие акценты ученые расставляют в одних и тех же направлениях. Именно эти смысловые различия создают напряжение, из которого рождаются новые траектории развития исследований.
#ИИ #Китай #США #искуственныйинтеллект #тематическоемоделирование #семантика
Мы не раз касались темы искусственного интеллекта (в дайджестах и отдельных постах): от роли ИИ в науке до вопросов этики и публикаций. Если же посмотреть на ИИ с точки зрения страновой (прежде всего, наукометрической) перспективы, то нельзя не отметить, что Китай и США являются признанными лидерами в области. Согласно данным AI Index Report 2025, Китай лидирует по числу публикаций, а США — по влиянию своих исследований. Обе страны активно инвестируют в развитие технологий, и именно их соперничество во многом определяет ключевые тенденции в области.
Недавно в Journal of Infometrics вышла статья, авторы которой предложили подход, выходящий за рамки статистического анализа и тематического моделирования, позволивший детально проанализировать, как отличаются смысловые акценты и исследовательские приоритеты ученых США и Китая в области ИИ.
В качестве источника данных были использованы статьи из ядра WoS с января 1996 г. по май 2023 г. по запросу «искусственный интеллект» (Artificial Intelligence). В выборку вошли публикации американских авторов (без китайских соавторов) и китайских авторов (без соавторов из США): 160 896 и 243 272 публикации соответственно.
Анализ показал, что почти 90 % популярных исследовательских концепций получают одинаковое внимание в обеих странах. При этом лишь 3 % тем расходятся по интересу, и по содержанию (метод главных компонент, распознавание образов, сенсорные сети), тогда как около 5%, напротив, совпадают по акцентам, но отличаются по уровню внимания (нейронные сети, эволюционные алгоритмы, метод опорных векторов, приближённые множества, регистрация изображений).
Совпадения есть и в приоритетах: обе страны активно работают над отбором признаков, распознаванием лиц, сегментацией изображений, обнаружением объектов; в методах — над нейронными сетями, машинным обучением, генетическими алгоритмами и методами опорных векторов. Но различия тоже очевидны. Китай делает акцент на диагностику неисправностей, временные задержки, системы управления, классификацию изображений. США чаще фокусируются на распознавании речи, робототехнике, виртуальной реальности, компьютерном зрении и языковых моделях, используя при этом байесовские сети, скрытые марковские модели и экспертные системы.
Показательный пример, демонстрируйщий преимущества предложенного авторами метода, — распознавание лиц. В обеих странах эта тема имеет схожий масштаб, но содержательные акценты разные.
В Китае внимание сосредоточено на:
⚪️ деталях (распознавание уха, отпечатков ладоней, пола, микровыражений, сложных условиях распознавания).
В США такие исследования:
⚪️ менее детализированы, больше сосредоточены на общих характеристиках изображений, например, идентификации по походке и обнаружении лиц.
Эти различия во многом объясняются разными правовыми и социальными нормами: в Китае уровень допустимого использования персональных данных выше, чем в США.
Пример сравнения ИИ в Китае и США показывает: наука развивается не только в цифрах и темах, но и в том, какие акценты ученые расставляют в одних и тех же направлениях. Именно эти смысловые различия создают напряжение, из которого рождаются новые траектории развития исследований.
#ИИ #Китай #США #искуственныйинтеллект #тематическоемоделирование #семантика