LITMIR.BIZ

В номере: Корпоративная разработка: в поиске равновесия Как получается, что стоимость и сложность разработки бизнес-приложения растут, а сам бизнес остается без дополнительной выгоды от этого? СУБД реального времени Сегодня все более востребованы инструменты обработки и анализа данных в режиме реального времени. Один из таких инструментов – СУБД Picodata. ИИ в бизнесе и на производстве: факторы успеха Искусственный интеллект дебютировал в корпоративном секторе, однако успех соответствующих проектов зависит от синергии множества факторов. Перегнать, не догоняя Можно ли в условиях действия технологических ограничений обеспечить превосходство в сфере бизнес-аналитики? И как? Как приумножить человеческий капитал Прогресс определяется не столько технологиями, сколько людьми, их внедряющими и использующими, однако в мире мало компаний, уделяющих внимание человеческому капиталу, а между тем рождению новых инновационных идей во многом способствуют именно практики Human Capital. Сергей Кузнецов: программист, ученый, просветитель и художник В 2024 году исполнилось бы 75 лет со дня рождения признанного специалиста в области системного программирования, соавтора первых отечественных многомашинных комплексов реального времени и эксперта в области СУБД – Сергея Дмитриевича Кузнецова. и многое другое

Подробнее

В номере: CXL-память – быть или не быть? Проблемы с памятью в современных серверах могут быть решены в ближайшее время за счет поддержки стандарта кэш-когерентного межсоединения Compute Express Link для работы с памятью. CXL поддерживается сейчас серверными процессорами ведущих производителей. От разрозненных хранилищ – к платформам данных Программы импортозамещения, выходя за рамки простой замены иностранных решений на отечественные, стимулируют компании к новациям в сфере управления данными, внедрению уникального пользовательского опыта и повышению качества систем. Как этот процесс протекает в сфере работы с данными? Композитные предприятия Композитные предприятия помогают решать сложные задачи трансформации и обеспечения гибкости ИТ при работе предприятий в условиях неопределенности и динамичных изменений. Однако внедрение соответствующей модели требует значительных усилий и тщательного планирования, изменения образа мышления и подходов к управлению. Искусственный интеллект: за и против Искусственный интеллект на пике популярности, порождая горячие дебаты: одни видят в нем революционное средство для решения множества задач, другие скептически относятся к его реальной полезности. От «Дата-ада» к знаку качества Любая деятельность розничной компании предусматривает одновременно и потребление, и генерирование данных, от качества которых зависит успех всего бизнеса. В 2021 году в компании «М.Видео-Эльдорадо» была принята стратегия управления данными, реализация которой позволила существенно сократить время выполнения проверок, создавать которые теперь может даже представитель операционной функции. Универсальный инженерный пульт для МВК «Эльбрус» Задолго до появления на Западе стандарта IEEE 1149 – специализированного аппаратного интерфейса для тестирования связей между компонентами оборудования – аналогичные идеи были реализованы в «Универсальном инженерном пульте» для МВК «Эльбрус». и многое другое

Подробнее

В номере: Процессоры c памятью HBM – вместо или вместе с GPU? Сегодня в сфере разработки и производства серверных процессоров происходят кардинальные изменения – все больше ядер, совместная работа с GPU с прицелом на решение задач ИИ и высокопроизводительные расчеты, новые форматы данных. Процессор Intel Xeon Max с памятью HBM2E – типичный представитель когорты процессоров новой эпохи. Перспективы создания сильного искусственного интеллекта Большие лингвистические модели типа ChatGPT достигли такого уровня совершенства, когда генерируемый контент стало уже практически невозможно отличить от сделанного человеком. Все чаще стали говорить о создании уже в ближайшей перспективе сильного, или общего, искусственного интеллекта, равного по возможностям человеческому интеллекту. Компонентный подход к качеству данных Необходимость обеспечения качества данных сегодня вопросов не вызывает – на основе данных принимаются важнейшие бизнес-решения, позволяя компаниям зарабатывать репутацию и увеличивать прибыль. Однако не так просто внедрить проверки качества данных и выстроить процесс – даже если есть все нужные инструменты и специалисты, их еще требуется объединить в единый бесшовный процесс. Управление инженерными данными «Сибур Диджитал»: качественные данные для мегапроектов Деятельность любой вертикально-интегрированной компании в производственной индустрии невозможна сегодня без информационной системы, объединяющей и контролирующей инженерные данные по объектам на протяжении всего их жизненного цикла. От качества таких данных и возможности их повторного использования зависит успех бизнеса компании. Автоматизированный сбор и систематизация публикаций Для анализа научных публикаций, с целью оценки качества, новизны, достоверности и актуальности проводимых исследований, сегодня используются цифровые репозитории, процесс сбора и систематизации данных в которых требует значительных ресурсов. Для ускорения и облегчения поиска требуется система автоматизированного сбора метаданных из различных источников. и многое другое

Подробнее