Уважаемые партнеры! Merlion представляет вашему вниманию акцию: «Недели жуткой щедрости в iRU». Получите 500 бонусов за каждый купленный ноутбук iRU! Период действия акции: 08 октября – 31 декабря 2024 года*. Описание: - Пройдите регистрацию для участия в акции. - Закупайте в Merlion ...
Уважаемые партнеры! Совершая покупку продукции LR-Link в компании Treolan, вы можете получить подарочные сертификаты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции: «СВЧ или мини-печь купи, бонус получи!». Период действия акции: 16 сентября - 16 октября 2024 г. Закупайте акционные позиции СВЧ и мини-печей Hyundai и STARWIND и получите бонус 500 руб. за каждую отгруженную позицию. - ...
Уважаемые партнеры! Представляем вашему вниманию маркетинговую акцию «Товары месяца». Закупайте бытовую технику для кухни брендов Hyundai и STARWIND и получайте бонусы! Период действия акции: 11 сентября - 11 октября 2024 г. Фокусные позиции: сушки для фруктов и овощей, термопоты, чайники ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Шестизначный бонус от Hyundai!». Период действия акции: с 1 по 30 сентября 2024 г. Описание: - Закупайте фокусные позиции телевизоров Hyundai в компании Merlion и получите бонус 80 000 руб. за каждые 2 500 000 руб. закупки. - ...
Будущее искусственного интеллекта открыто, и совместимость — это ваш билет в будущее, независимо от того, какие технологии входят в ваш стек, пишет на портале The New Stack Бренна Бьюк, эксперт компании MinIO по базам данных и озерам данных. По мере того как ИИ и машинное обучение продолжают распространяться по отраслям, архитекторы данных сталкиваются с важнейшей задачей: обеспечить совместимость в условиях все более фрагментированной и проприетарной экосистемы. Современный стек данных ИИ должен быть гибким, экономичным и перспективным и при этом избегать ужасной привязки к поставщикам, которая может помешать инновациям и подорвать ваш бюджет. Почему совместимость имеет значение В основе мира, основанного на ИИ, лежат данные — много данных. От того, какой выбор вы сделаете сегодня для хранения, обработки и анализа данных, напрямую зависит ваша гибкость завтра. Архитектурный дизайн, ориентированный на совместимость, означает выбор инструментов, которые хорошо работают в разных средах, уменьшение зависимости от любого единственного поставщика и предоставление вашей организации возможности выбора лучшей цены или набора функций в любой момент времени. Вот несколько причин, по которым совместимость должна стать ключевым принципом вашего стека данных ИИ. 1. Отсутствие привязки к поставщику Проприетарные системы могут показаться удобными на первый взгляд, но они могут стать дорогостоящей ловушкой. Интероперабельные системы позволяют свободно переносить данные, не привязываясь ... читать далее.
Gartner: к 2027 году 80% специалистов в области ИИ потребуется повышение квалификации Платформы для разработки искусственного интеллекта помогут организациям поддерживать инженеров-программистов и более эффективно наращивать ИИ-возможности. Согласно новому отчету Gartner, к 2027 г. генеративный ИИ создаст новые роли в разработке и поддержке ПО, которые потребуют повышения ...
ИИ и автоматизация рабочих процессов: лучшие практики При автоматизации рабочих процессов необходимо учитывать множество аспектов — от унификации данных до обеспечения безопасности и соответствия нормативным требованиям, отмечают опрошенные порталом No Jitter эксперты. Платформы автоматизации рабочих процессов на базе искусственного интеллекта могут ...
Как компаниям увеличить эффективность и снизить затраты: саппорт и аутсорс Оптимизация затрат — основополагающая часть любого бизнеса. Компании нужно контролировать расходы, при этом наращивать свою эффективность и поддерживать высокое качество обслуживания. Если в организации предусмотрена работа с заявками, то оптимизировать затраты можно на уровне саппорта. Для этого ...
Мужчины используют нейросети для решения рабочих задач чаще женщин Аналитики онлайн-школы программирования Хекслет провели исследование и выяснили, что мужчины на 12% чаще обращаются к искусственному интеллекту для помощи в решении рабочих задач, чем женщины. При этом среди последних доля тех, кто уверен в своих силах и справился бы без ИИ, на 17% меньше. Женщины ...
Децентрализованная цифровая идентификация: стартует глобальная сеть GAN Бутан стал первой страной, присоединившейся к Global Acceptance Network (GAN) — фонду, целью которого является управление некоммерческой децентрализованной сетью цифровой идентификации (decentralized digital identity, DDID), пишет в корпоративном блоге Андраш Ксер, вице-президент, главный аналитик ...
Как устранить разрыв в навыках работы с данными с помощью аналитики самообслуживания Чтобы оставаться конкурентоспособными в мире, основанном на данных, компании должны повышать квалификацию всех сотрудников, а не только технических специалистов, предоставляя платформы для аналитики и всестороннее обучение, пишет на портале ITPro Today Томер Ширан, основатель компании Dremio ...
Монолит или микросервисы: что выбрать стартапу В среде разработчиков вопрос, что выбрать — монолитную или микросервисную архитектуру, мгновенно вызывает споры. У обоих вариантов есть свои плюсы и минусы, значимость которых зависит от задач продукта и стадии его развития. Рассмотрим, к чему приведет выбор каждой из архитектур и когда стоит ...
Формирование рынка данных: дефрагментация Отношение к цифровой экономике и понимание реализуемых подходов к её построению может быть разным. Но сложно отрицать критическое и инфраструктурное значение рынка данных. Даже обособленная внутренняя корпоративная автоматизация признает необходимость и экономическую целесообразность обмена данными ...
Как лучшие промышленные практики влияют на разработку ПО Подобно тому, как промышленные предприятия снижают риски, выбирая надежных поставщиков, команды разработчиков ПО должны избегать плохо управляемых Open Source-компонентов, пишет на портале The New Stack Аарон Линскенс, технический писатель компании Sonatype. Традиционные передовые методы ...