Новости | Рынки | TradeNews | Итоги | Интервью | Колонка эксперта | Кадровые перестановки | Мероприятия | Маркетинговые программы | Рейтинг ИТ-брендов | Рейтинги ИТ-компаний | Каталог производителей | Новинки | ИТ-компании | Вакансии | Пресс-релизы | Twitter | RSS | Статьи | Архив новостей

@Astera. Новости ИТ-бизнеса для Профессионалов.
  подписка | регистрация | сервис | регистрация компаний | сервис для компаний | пользовательская политика
Новости ИТ-бизнеса для Профессионалов 25 февраля : суббота
Потребители стали реже пользоваться социальными сетями и чаще - мессенджерами и виртуальными ассистентами
Siri и Google Now в 2016 году стали самыми популярными голосовыми помощниками.
Поставки новых iPhone в 2017 году достигнут 100 млн штук
Модель с дисплеем AMOLED займет не менее 40% от общего объема производства всех iPhone следующего поколения.
К 2020 году объем российского рынка облаков составит 48 млрд рублей
Наибольшую долю на рынке занимает и будет занимать сервис "ПО как услуга".
На SaaS придется почти 2/3 всех расходов на публичное облако в 2017 году
Мировые траты на услуги публичного облака и инфраструктуру достигнут 122,5 млрд долларов.
Huawei стала лидирующим OEM-производителем смартфонов на китайском рынке
В пятерку ведущих поставщиков рынка Поднебесной вошли также Oppo, Vivo, Xiaomi и Apple.
Лучшие дистрибьюторы в сфере ИТ в 2016 году
Подведены итоги исследования.
другие главные новости

Колонка эксперта
 
Интернет-тренды и малый бизнес в 2017 году: обсуждаем популярные направления в рамках развития онлайн-бренда
Ставку стоит сделать на формирование мобильного трафика, расширение спектра каналов трафика и видеомаркетинг.
Работа с проектами в составе комплексной ERP-системы автоматизации позволит управлять всеми фронтами бизнеса
Строительным компаниям необходимы специализированные программные решения для организации строительства и управления проектами.
Не можешь заплатить - сделай репост: кибервымогатели все чаще используют потенциальных жертв в качестве соучастников преступления
Взрывной рост мобильных устройств, использование облачных приложений и растущее влияние IoT могут привести к серьезным угрозам кибербезопасности.
 Интервью 
Интервью с Константином Исаакяном, директором по продажам направления потребительского, малого и среднего бизнеса Dell в России, Казахстане и Центральной Азии"Дистрибьютор - это финансовое и логистическое плечо вендора"
Интервью с Константином Исаакяном, директором по продажам направления потребительского, малого и среднего бизнеса Dell в России, Казахстане и Центральной Азии
Интервью с Алексеем Калининым, президентом компании OCS Distribution"Дистрибьютор интересен прежде всего тогда, когда у него широкая линейка продуктов"
Интервью с Алексеем Калининым, президентом компании OCS Distribution
Интервью с Дмитрием Васильевым, партнером компании AT Consulting, директором блока регионального бизнеса"Мы стоим на пороге больших государственных проектов с применением технологий интернета вещей и искусственного интеллекта"
Интервью с Дмитрием Васильевым, партнером компании AT Consulting, директором блока регионального бизнеса
Интервью с Марией Соловьевой, менеджером по маркетингу представительства ViewSonic в странах СНГ и Прибалтики"Нет дела более неблагодарного, чем давать прогнозы бизнеса в России"
Интервью с Марией Соловьевой, менеджером по маркетингу представительства ViewSonic в странах СНГ и Прибалтики
Интервью с Инной Сорокиной, главой представительства NEC Display Solutions в России"В работе дистрибьютора для нас важны его финансовая стабильность, логистические возможности и предсказуемость"
Интервью с Инной Сорокиной, главой представительства NEC Display Solutions в России


Курсы
USD ЦБ РФ  23/02 57.4762 -0.3828
EUR ЦБ РФ  23/02 60.4535 -0.7555
EUR/USD 23/02 1.0518 -0.0061
 
 Рейтинги 
ИТ-компании
ИТ-бренды
Лучшие производители
Лучшие дистрибьюторы
 
 Обзоры рынков 
К 2020 году объем российского рынка облаков составит 48 млрд рублей
На SaaS придется почти 2/3 всех расходов на публичное облако в 2017 году
Во 2 квартале Samsung запустит продажи QLED-телевизоров на тайваньском рынке
 Маркетинг и Менеджмент 
Большинство ритейлеров испытывают трудности, пытаясь соответствовать требованиям современных покупателей
29% россиян готовы обменять свои персональные данные на скидки и привилегии
Лишь 34% ритейлеров используют автоматизированные аналитические решения для разработки маркетинговых кампаний
 
Рекомендуем подписку
DailyNews
TopNews
EveningNews
MorningNews
WeeklyNews
Top10
Кадровые перестановки прошедшей недели
Дисплеи
Новинки
Аудио-Видео
Мобильные ПК
Мобильные телефоны
Фото-Видео
Программное обеспечение
Интернет
Телекоммуникации
Безопасность
Курсы валют
Акции
Маркетинг и Менеджмент
Карьера и Персонал
Ваш e-mail

Статьи

Заработок в интернете: основные виды дохода

Неисправности iPhone и способы их решения в домашних условиях

Ремонт Macbook Air: особенности восстановления тонкого ультрабука

Сверхразум как бизнес-идея: российские стартапы могут сделать прорыв в машинном обучении


 

07.10.2016 15:20
 

Автор: Виктор Осыка, associate в венчурном фонде Almaz Capital.

Американский венчурный капиталист и один из первых инвесторов Facebook Джим Брейер явно взволнован будущим мирового рынка технологий. 90% компаний-"единорогов" (чья капитализация превышает $1 млрд) погибнут, уверен инвестор. Основатели стартапов слишком оптимистичны и потому раздувают оценки при привлечении все новых и новых венчурных раундов, говорит инвестор.

Во что сейчас инвестирует сам Брейер? Во все, что связано с технологиями deep learning - глубокого машинного обучения. В ближайшие десять лет именно эти технологии перевернут привычные нам индустрии - от медицины до развлечений. Брейер высказал все эти мысли в своей речи на Всемирном экономическом форуме в Давосе в январе 2016 года. Несколькими месяцами ранее платформа для предикативной аналитики H2O.io закрыла раунд на $20 млн и RapidMiner, стартап с похожей технологией, получил $16 млн. А меньше чем через неделю после выступления Брейера в Давосе алгоритм Google, программа AlphaGo, обыграл в го Фаня Хуэя, чемпиона Европы. Еще через два месяца AlphaGo со счётом 4:1 разгромила Ли Седоля, одного из лучших игроков го в мире. Deep Learning взял один из исторических рубежей - до побед AlphaGo считалось, что компьютеру не обыграть игрока такого уровня: слишком велик уровень абстракции и слишком много сценариев развития событий нужно перебирать. Пока СМИ обсуждали, что означает победа машин над человеком, венчурные инвесторы и разработчики искали и ищут возможности на зарождающемся рынке.

Нейронные сети - природные и искусственные

Нейрон – это узел с множеством входов и одним выходом. Нейросеть состоит из множества взаимосвязанных нейронов.Фактически это "просто" устройство, которое получает на входе данные и выдает ответы. Сперва нейронная сеть учится соотносить входящие и выходящие сигналы друг с другом - это называется обучением. А затем нейронная сеть начинает работать - она получает данные на вход, но выходящие сигналы уже генерирует на основе накопленных "знаний". Deep learning - это просто сети с большим числом слоев, так называемое глубокое обучение.

По-видимому, изначальная эволюционная задача нейронной сети была отделять сигнал от шума. "Шум" - это то, что случайно, что сложно встроить в закономерность. "Сигнал" - это всплеск (электрический, механический, молекулярный), то, что уже носит отнюдь не случайный характер.

Одной из самых простых живых нейронных сетей является мозг плоского червя, триста нейронов. Они отвечают в основном за мышечные движения. Недавно ученые полностью смоделировали (на логическом уровне, не на физическом или молекулярном) такую нервную систему, и ее поведение оказалось очень похоже на поведение настоящего червя.

Более сложные нейронные системы не просто выделяют сигнал из шума, но и, похоже, создают новые уровни абстракции в идентификации разных состояний мира вокруг. Говоря просто: в отличие от алгоритмов обычных предсказательных моделей, нейронные сети не просто учитывают факторы, обозначенные программистами, а выявляют эти факторы сами.

Пока самым продвинутым "устройством" среди нейросетей считают человеческий мозг: 100 трлн синаптических связей, упорядоченных сложнейшей архитектурой. Сегодня ученые считают, что в ближайшие полвека (прогнозы разнятся на порядок – от 10 до 100 лет) от "компьютеров на аминокислотах" (живых организмов) Вселенная сумеет шагнуть к искусственным нейронным сетям, превосходящим человеческие возможности. Такие сети описывает термин "сверхинтеллект" (superintelligence). Футуролог Ник Бостром даже написал книгу: "Сверхинтеллект: пути, опасения, стратегии". Какова будет платформа для вычислений, которая обеспечит работу "сверхинтеллекта", пока непонятно. Это могут быть чипы, квантовые компьютеры, биологические системы.

Почему сейчас происходит deep learning революция

Впервые об искусственных нейронных сетях заговорили более полувека назад, когда, исследуя нервные системы живых организмов, задумались об их имитации. Но только за последние несколько лет человечество добилось практических успехов. Почему именно сейчас мы можем сделать такие впечатляющие шаги в области? На это есть три главные причины.

Во-первых, человечество накопило (и продолжает копить) огромные массивы данных. У специалистов по машинному обучению даже есть шутка: no data - no learning. Они имеют в виду, что искусственным нейронным сетям нужны большие выборки для обучения, они должны "прокрутить" десятки тысяч итераций. Сейчас данных стало по-настоящему много – визуальных, текстовых, диалоговых, управляющих сигналов.

Во-вторых, появились технологии высокопроизводительных вычислений. Теперь мы можем быстро обсчитывать нейронные сети весом в гигабайты. Например, появились GPU-карты для работы на серверах. Они работают как графические ускорители, которые, по сути, просто складывают и перемножают матрицы, при этом они ведут параллельно множество операций. Другой пример - специальные микросхемы уже для инсталлирования непосредственно в устройства. Например, в камеры для штрафов в Москве встроены чипы, которые позволяют не отправлять данные на сервер, а сразу выслать фото нарушителю. В США есть несколько компаний, которые специализируются на таких чипах. Одну из них, Nervana, недавно купил Intel. До этого в нее вложился Стив Джурветсон, известный инвестор SpaceX и Tesla. Руководитель нашего американского офиса Джеффри Бэйер дружит со Стивом Джурветсоном – он, кстати, обычно выходит на сцену во время презентаций Илона Маска получать "Теслу" экземпляр №2. Другую компанию в этой сфере, Knupath, основал экс-глава NASA Дан Голдин. Основатели этих компаний уверены: такие микросхемы вскоре появятся в мобильной электронике, так что deep learning будет все ближе и ближе к повседневным задачам.

В-третьих, мы все лучше адаптируем знания о живых нейронных сетях к искусственным системам. Британская Deepmind, программы которой обыгрывают чемпионов го и управляют дата-центрами Google, выросла из лаборатории в области нейронаук. Через три года команда Deepmind была поглощена за $600 млн Google и теперь базируется в офисе корпорации в Лондоне. Штат вырос с 30 до 200 человек. А Демис Хассабис, один из сооснователей Deepmind, неоднократно рассказывал, как архитектура программ его компании опирается на принципы работы мозга разных животных. Сам он, поработав в индустрии игр, ушел получать докторскую степень в MIT и изучал, как работает автобиографическая память, как повреждения гипоталамуса вызывают амнезию. Руководитель Facebook AI Reasearch Ян Ле Кунн тоже видит будущее машинного обучения в дальнейшем изучении принципов функционирования живых нейронных систем и их переносе на искусственные сети. Он проводит такую аналогию: мы не пытаемся делать механических летучих мышей, а изучаем физические законы обтекания воздухом крыла и строим самолеты - тот же принцип нужно использовать и для усовершенствования нейросетей.

Получается, если раньше программисты последовательно, шаг за шагом, улучшали нейронные сети, то теперь, за счет междисциплинарных знаний о нейросетях, мы можем делать большие прорывы. Продуктовые ИТ-компании успешно расширяют внедрение нейронных сетей на самых разных рынках, и это дает задел разработчикам и архитекторам нейросетей преодолевать все новые технологические барьеры.

Что уже сделано в области deep learning?

Технологии deep learning уже вовсю применяют для решения задач компьютерного зрения. Это не только всем известное приложение Prisma - команда стартапа взяла решение годовой давности и сделала из него сервис для обработки фотографий со стилизацией под того или иного художника. Компьютерное зрение важно для развития автономных автомобилей, дронов, роботов, которые должны распознавать предметы вокруг, анализировать среду и принимать решения. Компьютерное зрение - это и автоматический анализ рентгеновских и МРТ-снимков, и подстановка лиц на Facebook, и распознавание лиц камерами. Во всех этих случаях deep learning уже помог сделать системам компьютерного зрения качественный прорыв. Сейчас дело, во-первых, за доведением этих решений до совершенства. Потому что если Facebook будет распознавать лица на фотографиях с ошибкой в 10-15%, не случится ничего страшного. А вот для беспилотных авто погрешность даже в 2-3% критична. Во-вторых, технологии компьютерного зрения на основе deep learning должны находить все практические применения. Например, в системах управления процессами, в видеонаблюдении, в промышленном моделировании. К тому же распознавание объектов компьютерным зрением найдет огромное применение в дополненной реальности (augmented reality): очки вроде Microsoft Hololens будут "смотреть на реальность" и подставлять туда необходимые действия и данные.

Другая сфера - все более "умные" и самостоятельные системы управления. Обучение с подкреплением (когда система анализирует отклик среды на свои решения и впоследствии учитывает этот опыт при принятии новых решений) становится все эффективнее и эффективнее. Deepmind начала с эмуляции игр Atari - нейронные сети позволяют системе понять правила игры и научиться играть "с нуля". Робототехнические компании с помощью deep learning учат мобильных роботов обходить препятствия, передвигаться по разному рельефу - не просто двигаться по заданному маршруту, а самостоятельно построить маршрут. А Google технологии машинного обучения (разработанные DeepMind) позволили сделать датацентры на 15% энергоэффективнее.

Системы распознавания речи с применением нейросетей стали лучше, но здесь сдвиг оказался меньше. Но это отчасти связано с тем, как изменилась среда наших разговоров. Если раньше мы говорили по телефону в офисах и дома, то теперь диалоги перенеслись на шумные улицы, в такси и метро - прогресс в распознавании речи замедлился из-за шумов, помех и просто отдаления микрофона от говорящего. На горизонте нескольких лет эти проблемы будут решены.

Где deep learning еще предстоят прорывы?

Самые большие вызовы для использования deep learning лежат в области понимания языка, ведения диалогов - системы должны научиться оперировать абстрактными смыслами, описанными семантически (все это объединяет термин "general intelligence"). К задачам в рамках general intelligence относят, например, креативный синтез чего-либо - порождение нового. Скажем, если Prisma научится придумывать новые сюжеты на основе загруженных фото, а не преображать их, - это будет огромный качественный скачок.

Пока же большие успехи в эволюции нейросетей к general intelligence удалось сделать в синтезе речи. Компания Deepmind недавно выпустила статью о WaveNet - компания научилась генерировать звуковые частоты нейронными сетями. Звучание речи просто поразительно - с тоном, дыханием, интонациями, и т. п. Качество синтеза оценивалось людьми по пятибалльной шкале. Речь WaveNet на американском английском получила 4,2 балла (человеческую речь оценили в 4,5 балла), на мандарине (северокитайском) - 4 балла (человеческая речь - 4,2 балла).

Но пока WaveNet нужно слишком много ресурсов, чтобы вывести синтез речи на уровень внедрения в системы, используемые в повседневной жизни. Чтобы получить одну минуту звука с помощью WaveNet, Deepmind нужно задействовать все свои серверы на три часа! Выходит, принципиально система работает, но нужно найти способы увеличить ее эффективность - значит, задача из научной превращается в инженерную.

Дело еще и в том, что устная речь отличается от текстовых чатов. Сегодня все системы вроде Siri переводят речь в текст для дальнейшей обработки и, наоборот, синтезируют речь из текста. В будущем машинное обучение позволит устранить "стадию текста".

В целом к задачам обработки текстов и ведения диалогов deep learning только подступается. За полвека своего развития компьютерные технологии привыкли жить по строгим правилам, заданным человеком. Нейросети могут перевернуть этот доселе незыблемый принцип с ног на голову. Поэтому первые успехи в решении задачи обработки и понимания текста, полагают многие, могут стать началом века "сверхинтелекта". Именно поэтому в настоящий момент это одна из самых амбициозных технологических задач, стоящих перед человечеством. Животные могут использовать мышцы, видеть мир глазами, а попугаи даже подражают речи, но вычленять смысл из сказанного умеют только люди, этого нет даже у обезьян. Нейросети не умеют думать, но то, что они могут научиться понимать зашифрованное в тексте и в устной речи, значит очень многое.

Что в России?

Нейросети, как универсальный инструмент выделения абстрактных смыслов, обладают огромным потенциалом для инноваций и для практических внедрений - в разных отраслях, в разных странах, для разных аудиторий. А так как в России и СНГ очень много сильных специалистов в machine learning в целом и в области deep learning в частности, для России бум технологий в этой сфере должен стать конкурентным преимуществом. В Северной Калифорнии более 5% людей русскоговорящие. На Kaggle, самой известной в мире площадке для связи тех, кто занимается анализом данных и компаний с их коммерческими задачами, русскоговорящие занимают по своей доле 4-е место среди всех 75 000 участников. Kaggle регулярно проводит соревнования по анализу данных, и именно выходцы из России и СНГ постоянно берут призовые места. Илья Суцкевер, выходец из России и выпускник университета Торонто, сегодня глава исследовательских программ в широко известном некоммерческом проекте по искусственному интеллекту Open.AI Илона Маска и прочих титанов Кремниевой долины. Руслан Салахутдинов перешел в Карнеги-Меллон (лучший в мире вуз для ИТ-специалистов), стал профессором в департаменте machine learning. Андрей Карпаты работает в Стэнфорде и тоже присоединился к исследовательской группе Open.AI. Все это легенды среди исследователей в области deep learning.

Внутри границ самой России есть лаборатория DeepHackLab в МФТИ, которая проводит международные научные хакатоны с участием специалистов из Deepmind и других компаний. Лаборатория "физтехов" единственная в СНГ и Восточной Европе получила серверный грант от Facebook за исследования в области искусственного интеллекта. И в СНГ, и за рубежом появляются компании в области deep learning, опирающиеся на российские корни. Десятки и сотни компаний разрабатывают все новые применения методов машинного обучения, которые могут перевернуть устройство всех привычных нам рынков. Российские компании и инвесторы точно примут участие в этой происходящей революции.

Источник: Forbes

Смотри также: Колонка эксперта

livejournal  facebook twitter



<< Последние новости
 
 07 октября
  17:30 Acer Aspire S 13 уже доступен российским пользователям
Ноутбук обеспечивает до 13 часов автономной работы.
  16:26 Выручка HTC в сентябре достигла 15-месячного максимума
За месяц компания заработала чуть менее 300 млн долларов.
  15:47 Экономисты предсказали России сохранение "мусорного" рейтинга еще на год
В последний раз кредитный рейтинг России повышался в июле 2008 года агентством Moodys.
  15:20 Сверхразум как бизнес-идея: российские стартапы могут сделать прорыв в машинном обучении
Пока другие обсуждают победу машин над человеком, венчурные инвесторы и разработчики ищут возможности на зарождающемся рынке.
  15:02 Пользователи приложения Prisma получили возможность обрабатывать видео
В настоящее время данная функция доступна только в iOS-версии Prisma.
  14:45 Роботы объявили войну британскому фунту
Резкое падение британской валюты могли вызвать автоматизированные программы для биржевых торгов.
  14:16 Киберпреступники "заметают следы", чтобы сбить аналитиков с толку
Эксперты "Лаборатории Касперского" рассказали участникам форума Virus Bulletin об обманных техникам мошенников.
  13:30 Пользователи iPhone 7 столкнулись с проблемой активации
Смартфоны запрашивают учетную запись, которой на новом устройстве быть не должно.
  12:56 Максим Темнов будет курировать сервисное направление ГК "Информзащита"
Он займется наращиванием продаж услуг сервиса и аутсорсинга в области обеспечения информационной безопасности.
  12:43 ELKO начала поставки в Россию решений Hiper
Компании подписали дистрибьюторское соглашение.
  12:27 RBK Money разменяют
Платежная система обновляет бренд и технологическую платформу.
  12:10 Motorola назвала смартфоны, которые получат Android 7.0 Nougat
Обновления могут появиться в 2017 году.
  11:55 Sharp показала прототип безрамочного смартфона Corner R
Сроки запуска новинки в производство производитель не сообщил.
  11:40 Программные решения "Неоланта" вошли в реестр отечественного ПО
"Полином", "Неосинтез" и InterBridge адресованы рынку промышленного и гражданского строительства.
  11:24 Госорганы откажутся от продуктов Microsoft
В 2017-2018 годах госорганы массово перейдут на пакет отечественных программ, который по функционалу соответствует MS Office.
  11:08 Kodak покажет новый смартфон 20 октября
Ранее компания уже представляла смартфон Kodak IM5.
  10:52 Технологии "Вокорда" заинтересовали участников Global Identity Summit 2016
Российский разработчик представил на форуме новый нейросетевой алгоритм распознавания лиц.
  10:37 Verbatim совершенствует расходники для 3D-печати
Компания выпустила новый PET-филамент и биополимерное волокно PLA.
  10:21 МИРЭА будет использовать в своих разработках платформу SAP HANA
Сотрудничество с технологической компанией расширит возможности университета по подготовке специалистов в сферах телекоммуникаций, кибернетики, биотехнологий.
  10:04 9,7-дюймовый Onyx Boox Prometheus оснащен сенсорным дисплеем E Ink Pearl
Ридер уже доступен в России.

   << Новости за 10 октября

Новости за 06 октября >>   
 TradeNews
Новинки Ricoh на складе OCS!
Новая акция OCS и 4ipnet "Позвони мне, позвони!"
Гибкий бонус
Счастливая пятерка НР
Бонусы за закупки серверов и SSD Dell
 
 
 
 
Новинки
 
Canon Rebel T7i Canon Rebel T7i появится на рынке в апреле
 
Десктопы HP Elite Slice Десктопы HP Elite Slice уже доступны на российском рынке
 
27-дюймовый игровой IPS-монитор ASUS ROG Swift PG27UQ ASUS запускает в продажу игровой монитор ROG Swift PG27UQ
 
Лазерный кинопроектор NEC NC1700L Лазерный кинопроектор NEC NC1700L с применением источника RB появится на рынке в феврале
 
Lenovo Yoga A12 Lenovo запускает продажи планшета-трансформера Yoga A12
 
Intel представит на MWC новый чип 5G
 
"Китайская Prisma" выпустила флагманский селфифон
 
Юлмарт
 
 
 Дисплеи 
ASUS ROG Swift PG258Q с частотой обновления экрана 240 Гц обеспечивает отсутствие эффекта разрыва кадра
Бизнес-мониторы Dell P2418HT и P2418HZ уже доступны на российском рынке
Десктопы HP Elite Slice, Elite Slice for Meeting Rooms и монитор EliteDisplay S240uj уже доступны на российском рынке
 Аудио-Видео 
Во 2 квартале Samsung запустит продажи QLED-телевизоров на тайваньском рынке
Ставка на OLED-смартфоны может поднять цены на ЖК-телевизоры
Panasonic представила три новых OLED-телевизора
 
 Мобильные ПК 
Acer Aspire VX 15 уже доступен российским геймерам
Самым продаваемым "умным" устройством в России оказались Apple Watch
Индустрию ноутбуков ждет кризис
 Мобильные телефоны 
Поставки новых iPhone в 2017 году достигнут 100 млн штук
"Китайская Prisma" выпустила флагманский селфифон
Оплата с телефона станет повсеместной в 2020 году
 Фото-Видео 
Canon Rebel T7i появится на рынке в апреле
Sony представила новый сенсор для камер смартфонов, способный снимать видео со скоростью 1000 кадров в секунду
Будущее селфи
 Программное обеспечение 
Дмитрий Медведев: количество контрактов на покупку российского ПО за два года выросло вдвое
В России создали консорциум для продвижения отечественного софта
"Windows как услуга" принесла ИТ-специалистам головную боль
 Интернет 
"Яндекс" хочет заменить Google в Турции
Visa и IBM превратят вещи в платежные терминалы
Россиянина лишили прав на домен ɢoogle.com
 Телекоммуникации 
Intel представит на MWC новый чип 5G
Verizon купит Yahoo со скидкой в 350 млн долларов из-за хакерских атак
Недвусмысленный мессенджер
 Безопасность 
Хакеры RTM подменяют реквизиты исходящих платежей в транспортных файлах "1С"
Опытный злоумышленник разрабатывает усовершенствованный ботнет Windows для распространения Mirai
Решение syslong-ng принесло Balabit звание выдающегося ИБ-вендора по мнению Gartner
 
 Каталог компаний 
Разместить информацию
 
 Бренды 
Kodak и ARCHOS запускают совместное производство планшетов в Европе
Google признан самым дорогим брендом мира
Новый логотип Mozilla "Моz://а" приводит интернет-браузеры в смятение
 
 Персонал 
Минтруд предложил установить МРОТ отдельно для каждого из регионов
Лишь 6% россиян работают по специальности, о которой мечтали в детстве
Билл Гейтс предложил обложить налогами труд роботов
 

 

Новости | Мероприятия | Маркетинговые программы | Рейтинг ИТ-брендов | Рейтинги ИТ-компаний | Каталог производителей | Новинки | Компании | Вакансии | Пресс-релизы

о проекте | условия использования материалов | контактная информация | архив новостей | RSS

 

Copyright (C) 1999 - 2017 Astera Group