BrainTools - Методики для развития мозга - страница 200

Центры обработки данных переходят с переменного тока на постоянный

На недавней конференции Nvidia GTC были представлены новые архитектуры микросхем для обеспечения работы систем искусственного интеллекта. Однако по мере того, как микросхемы становятся быстрее и мощнее, остальные компоненты инфраструктуры центров обработки данных отстают в развитии.Производители систем электропитания — компании Delta, Vertiv и

продолжить чтение

Ловушка двенадцати: почему ваш IT-бизнес перестал расти и как это исправить

Дисклеймер:Эта статья написана полностью ИИ, на основе моего запроса к 10 разным нейросетям, с одним коротким запросом на тему "С чего начать, чтобы улучшить наше управление в IT-бизнесе". Бизнес: 12 человек, сегмент "IT-бизнес" (обслуживаниие информационной инфраструктуры), вроде всё нормально, но хочется развития. Некоторое сравнение сырых ответов 10 нейросетей приводятся в отдельной статье.

продолжить чтение

Лучшие курсы по разработке игр 2026: обучение GameDev с нуля

продолжить чтение

Agentic SOC в 2026: как ИИ-агенты меняют центр мониторинга безопасности и где им нельзя доверять

TL;DR

продолжить чтение

Вышел бенчмарк ARC-AGI-3: люди набирают 100%, GPT-5.4 — 0,26%

ARC Prize Foundation опубликовала

продолжить чтение

7 лучших курсов C++ в 2026 году: рейтинг для новичков

продолжить чтение

Курсы системного администратора Linux 2026: топ-6 для новичков

продолжить чтение

Автоматизация создания тестов: связка NotebookLM + Gemini + Google Apps Script

Предположим, что вам нужно делать тесты для учащихся или студентов (или даже для себя). Предположим, что их нужно делать много. Действительно много. Можно использовать традиционный ручной труд. Сидеть, придумывать вопросы, подбирать варианты ответов. Повторять по кругу, пока не надоест. Но мы же в XXI веке живем. Явно должны быть способы упростить задачу. Автоматизировать ее.

продолжить чтение

TAPe-дневник, день 5: 98% на 2% COCO, меньше “фона” и первые боксы

В этой статье продолжаем онлайн‑дневник экспериментов с TAPe‑подходом к компьютерному зрению на COCO. Кратко: подняли точность до ~98% на двухпроцентной выборке, уменьшили количество ложных срабатываний и начали переход от поиска центроидов к детекции прямоугольников вокруг объектов.Если вы тут впервые, сначала можно посмотреть:базовую статью про TAPe+ML — TAPe + ML: универсальная архитектура компьютерного зренияКак наш домашний НИИ обошёл DINOv2, ViT и десятки ML‑моделей в видео‑разметкепредыдущие части дневника

продолжить чтение

5 лучших курсов по SQL в 2026 году: какой выбрать и купить

продолжить чтение