Search the Community

Компания Candy впервые представила в России узкие сушильные машины с тепловым насосом и возможностью установки в колонну. Две модели сушильных машин серий Slim Smart и GrandO Vita Smart имеют глубину 46 см и загрузку до 7 кг. Как отмечает производитель, они не имеют аналогов в своем сегменте на российском рынке бытовой техники: их глубина на целых 12 см меньше глубины стандартной сушильной машины. Кроме того, это единственные сушильные машины Candy, которые можно установить в колонну на стиральную машину глубиной 40-44 см с помощью специального установочного комплекта. Обе модели Candy Slim Smart CS4 H7A1DE-07 и Candy GrandO Vita Smart GVS4 H7A1TCEX-07 оснащены экономичным тепловым насосом (Heat Pump), который позволяет осуществлять сушку белья на более низких температурах, не пересушивая и не повреждая. Машины имеют 4 автоматические программы сушки: «Полотенца», «В шкаф», «На вешалку», «Под утюг», режим быстрой сушки, режимы сушки по времени (30/45/59 минут), сушки хлопка, синтетики, рубашек, детской одежды, цветных тканей и спортивной одежды и так далее. Также модели обладают редким режимом сушки шерсти. Если стиральная машина пользователя тоже относится к линейке Candy Smart, то, активируя функцию Smart Match («Умный подбор»), сушильная машина напрямую связывается со стиральной машиной, если обе подключены к одной сети Wi-Fi, распознает тип стирающегося белья и получает советы о самом подходящем и экономичном цикле сушки. Старт продаж узких сушильных машин Candy Slim Smart CS4 H7A1DE-07 и Candy GrandO Vita GVS4 H7A1TCEX-07 в России запланирован на сентябрь 2018 года.

Авиация и поисково-эвакуационные машины-амфибии Центрального военного округа (ЦВО) перебазировались в Казахстан для обеспечения посадки пилотируемого корабля "Союз МС-06", сообщила пресс-служба ЦВО. "Военная авиация и поисково-эвакуационные машины-амфибии Центрального военного округа перебазировались на оперативные аэродромы в Республике Казахстан для поисково-спасательного обеспечения посадки транспортного пилотируемого корабля "Союз МС-06", приземление которого запланировано на 28 февраля 2018 года", — говорится в сообщении. Как отмечается, в обеспечении посадки участвуют 12 вертолетов Ми-8, три самолета Ан-26 и два Ан-12. Также задействовано 16 единиц автотехники, среди которой поисково-эвакуационные машины-амфибии высокой проходимости "Синяя птица". Задействовано более 200 человек личного состава, в число которых входит группа военных медиков ЦВО в составе бригады неотложной медицинской помощи Роскосмоса. Сообщается, что на Землю вернутся участники длительной экспедиций МКС-53/54 космонавт Роскосмоса Александр Мисуркин, астронавты NASA Джозеф Акабу и Марк Ванде Хай. Дежурство по посадке космического корабля организовано в центре боевого управления 14 армии ВВС и ПВО в Екатеринбурге.

Во время пресс-конференции, посвященной анонсу функции автопилота в Tesla Model S, которая состоялась в октябре 2015 года, CEO Tesla Илон Маск сказал, что каждый водитель станет «тренером-экспертом» для каждой Model S. Каждый автомобиль сможет улучшать собственные функции автономии, обучаясь у своего водителя, но что более важно — когда одна Tesla будет обучаться у своего водителя, это знание будет распределяться между остальными автомобилями Tesla. Очень скоро владельцы Model S заметили, что функции самоуправления автомобилем постепенно улучшаются. В одном примере «Теслы» делали неправильные ранние выходы на автомагистрали, заставляя своих владельцев вручную проводить автомобиль по правильному маршруту. Спустя всего несколько недель владельцы отметили, что машины больше не совершают преждевременные выходы. «Поразительно, что улучшение произошло так скоро», сказал один из владельцев Tesla. Интеллектуальные системы, вроде тех, что оснащены новейшим программным обеспечением для машинного обучения, не просто становятся умнее: они становятся умнее все быстрее и быстрее. Понимание скорости, с которой развиваются эти системы, может стать особенно сложной частью управления технологическим прогрессом. Рэй Курцвейл много писал о пробелах в понимании человека, описывая так называемое «интуитивное линейное» представление технологических изменений и «экспоненциальную» скорость изменений, происходящих сейчас. Спустя почти два десятилетия после написания важного эссе, которое он назвал «Закон ускоряющейся отдачи» — теория эволюционных изменений, описывающая изменение скорости улучшений систем со временем — связанные устройства начали делиться знаниями между собой, ускоряя собственное улучшение. «Я думаю, это, пожалуй, самый большой экспоненциальный тренд в ИИ», говорит Ход Липсон, профессор машиностроения и информатики Колумбийского университета. «У всех экспоненциальных технологий тренды располагают разными «экспонентами», добавляет он. «Но у этой, наверное, самая большая». По его мнению, это «машинное учение» — когда устройства передают знания друг другу (не путайте с машинным обучением) — важный шаг к ускорению усовершенствования подобных систем. «Иногда это кооперация, например, когда одна машина учится у другой, будто у них роевое сознание. Иногда это чехарда, словно гонка вооружений между двумя системами, играющими в шахматы друг с другом». Липсон считает, что такой путь развития ИИ — это мощно, отчасти потому, что устраняет необходимость в тренировочных данных. «Данные — это топливо машинного обучения, но даже машинам сложно получить некоторые данные — это может быть рискованно, медленно, дорого или недостижимо. В таких случаях машины могут разделять свой опыт или создавать синтетический опыт друг для друга, чтобы дополнить или заменить данные. Оказывается, что это не такой уж слабый эффект — это по сути самоусиление, причем экспоненциальное». Липсон приводит в пример недавний прорыв DeepMind, проект AlphaGo Zero, как показательное обучение ИИ без тренировочных данных. Многие знакомы с AlphaGo, ИИ с машинным обучением, который стал лучшим в мире игроком в го, изучив массивный объем данных, состоящий из миллионов сыгранных партий в го. AlphaGo Zero смог обыграть даже его, не заглядывая в тренировочные данные, просто изучая правила игры и играя сам с собой. Затем он победил самое лучшее в мире ПО для игры в шахматы уже после восьмичасовой тренировки. Представьте, как тысячи таких AlphaGo Zero мгновенно обмениваются своими приобретенными знаниями. И ведь это не только игрушки. Мы уже видим, насколько мощное влияние оказывает скорость, с которой бизнес может усовершенствовать производительность своих устройств. Один из примеров — промышленная технология цифрового двойника — программная модель машины, которая моделирует происходящее с оборудованием. Представьте, будто машина заглядывает внутрь себя — и показывает свое изображение техникам. Например, паровая турбина с цифровым двойником может измерять температуру пара, скорость ротора, холодные пуски и другие данные для прогнозирования сбоев и предупреждать техников о предотвращении дорогостоящего ремонта. Цифровые двойники делают эти прогнозы, исследуя собственную производительность, а также полагаются на модели, разработанные другими паровыми турбинами. По мере того, как машины начинают учиться в своей среде новыми мощными способами, их развитие ускоряется за счет обмена данными. Коллективный интеллект каждой паровой турбины, рассеянный по всей планете, может ускорить прогностическую способность каждой отдельной машины. Там, где будет один автомобиль без водителя, там же будут сотни других водителей, которые будут учить свои автомобили, сообщая знания каждому. Не забывайте, что все это только начинается.

Компания Microsoft, которая вчера приостановила распространение обновления Windows, закрывающего уязвимости Meltdown, на системах с процессорами AMD, где оно вызвало серьезные проблемы – многие компьютеры вообще перестали загружаться, теперь рассказала о влиянии заплаток на производительность систем на основании собственных тестов. Итак, хорошей новостью является то, что для подавляющего большинства пользователей с новейшими компьютерами под управлением ОС Windows 10 обновление не окажет какого-либо заметного воздействия на производительность. А вот для пользователей, использующих более старые машины под управлением ОС Windows 7 или Windows 8 все уже не столь радужно, в данном случае снижение производительности будет более существенным. По словам Microsoft, наиболее существенным снижение производительности будет на системах с процессорами Intel поколения Haswell (2015) и старше. В настоящее время Intel вместе с производителями ПК готовят соответствующие патчи, но, откровенно говоря, большинство машин пока так и не получило апдейт. Ранее Intel обещала «пропатчить» большинство уязвимых систем до конца этого месяца. Ни для кого уже не секрет, что эти обновления приведут к падению производительности, но степень снижения, как подчеркивают в компании, будет зависеть от типа выполняемых задач и возраста системы. В Microsoft предупреждают, что большинство тестов за последнее время «не включают все патчи, касающиеся и ОС, и процессора». В официальном блоге руководитель подразделения Windows Терри Майерсон рассказывает, что на машинах с процессорами Skylake, Kaby Lake или более новыми чипами, работающими под управлением Windows 10, снижение производительности измерялось «однозначным числом». Другими словами, падение не достигало и 10%. Также Microsoft рассчитывает, что большинство пользователей не заметят этого воздействия, поскольку эти операции выполняются в течение нескольких миллисекунд. В случае более старых машин с процессорами Haswell и старше падение будет более ощутимым. Увы, здесь никаких цифр Microsoft не приводит. Это наталкивает на мысль, что все очень плохо и падение может достигать тех 35%, о которых говорили ранее. Microsoft также предупреждает владельцев систем под управлением ОС Windows Server, особенно тех, у кого основным сценарием является работа с интенсивным вводом-выводом данных. «Windows Server и любое приложение с интенсивным вводом-выводом данных демонстрирует более значительное снижение производительности с включенными исправлениями. Именно поэтому надо очень ответственно подойти к вопросу оценки рисков возможности запуска непроверенного кода через Windows Server, чтобы найти необходимый баланс между безопасностью и производительностью в конкретной среде». По сути, Microsoft предостерегает IT-компании от поспешной установки исправлений и советует хорошо подумать, стоит ли их устанавливать вообще. Это весьма необычно слышать от Microsoft совет о том, что, возможно, не нужно пропатчивать сервера. Впрочем, Meltdown и Spectre – это весьма необычные уязвимости, которые сложно эксплуатировать.