«Я слишком стар для этого… джуна». Карьерный переход 2026: как сменить профессию и не сломаться
Помните нашу прошлую «разборку» рынка труда 2025/26?
Инновации в онкологии: как технологии меняют диагностику и коммуникацию с пациентами
Онкология это область медицины, где время является самым дорогим ресурсом. И за последние пять лет цифровые технологии радикально изменили правила игры. Появились способы раннего обнаружения опухолей, автоматическая разметка ренгтеновских снимков и многое другое.Искусственный интеллект, цифровая патоморфология и телемедицина перестали быть футуристическими концептами и вошли в реальную практику, делая качественную помощь доступной для пациентов из любого региона России.Разбираем четыре ключевых направления, где «технологии будущего» спасают жизни уже сегодня.ИИ в рентгенологии
Часть мозга, которая предугадывает события. Ценой реорганизации памяти
За последние два года представление о том, как работает мозг и ЦНС поменялось несколько раз. И продолжает меняться. Наука отходит все дальше от принципа: «этот участок отвечает за такую-то функцию». Вместо этого мы получаем: «такой-то участок обладает такими-то свойствами, которые проявляются в таких-то ситуациях». Так и сейчас речь пойдет про центр памяти, который не только постоянно переписывает воспоминания, но и учится предугадывать будущее.
«Яндекс» запустил программу обучения школьников ИИ-робототехнике с онлайн-платформой и очными кружками
Платформа «Яндекс Образование» запустила программу по обучению школьников ИИ‑робототехнике. Участвовать в программе могут ученики любого возраста и с любым уровнем подготовки. Программа включает бесплатную онлайн‑платформу для программирования роботов и очные кружки «Яндекс Лицея» в 10 регионах России.
Нейробазы из фантастики про будущее — формируем протокол и тестируем на себе
Когда нибудь фантастика становится явью! Нейробазы, работающие по принципу "закачал и узнал"
Стейкхолдеров бояться — задачи не делать
Стейкхолдеры — это те самые люди, которые приходят с задачей «Надо ещё вчера», а формулируют её на уровне «Копаем от забора до заката!» и при этом вполне способны одним решением заморозить проект. В итоге команда либо бросается делать «как поняла» и приплывает не туда, либо зависает в ожидании мифического ТЗ, либо выгорает в героическом овертайме, а результат всё равно остаётся под вопросом. Знакомо?
Garbage Collection для мозга: Механика синаптического прунинга и Refactoring нейронов
Введение: OutOfMemoryError в биологическом исполненииВ прошлой статье
Обзор книги «Атомные привычки. Как приобрести хорошие привычки и избавиться от плохих», Джеймс Клир
Финеас Гейдж выжил. Стальной лом толщиной 3,2 см вошел в щеку, а вышел посередине черепа с противоположной стороны. Больше всего пострадало — поведение. Даже друзья решили, что он «больше не Гейдж». Автору книги тоже прилетело по голове, но после комы он стал лучшим спортсменом университета и вошел в национальную сборную. Всего за шесть лет. Может секрет успеха в характеристиках удара? А может в чем-то еще. Что ж, попробуем в этом разобраться.Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.
«Ещё один тренинг? Нет, спасибо»: как сделать так, чтобы люди реально хотели учиться
Культура непрерывного обучения в поддержке — это не «провести тренинг раз в квартал». Это встраивание постоянного развития в ежедневную работу так, чтобы всем казалось, что иначе и быть не может. В современных компаниях обучение перестаёт быть разовой акцией по необходимости и становится системой. Руководитель в этом процессе меняет роль: вместо «организатора тренингов» он становится «строителем среды», в которой знания постоянно рождаются, обновляются и применяются.
Нейросети и трейдинг, и новый способ тестирования стратегий
Ранее видел много публикаций и скептических комментариев на тему использования нейросетей в трейдинге, и хотелось бы поделиться своими наработками и мнением.Всем, кто имеет большой опыт в торговле, знаком такой термин, как «тестирование стратегии на истории», а что, если я скажу, что с приходом к нам нейросетей мы можем тестировать наши стратегии на будущем?То есть на будущем для нейросети и прошлом для нас. Такой метод будет наиболее эффективен для результатов, кроме того, мы можем использовать неограниченное количество индикаторов и выявлять те из них, которые бесполезны.
