TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1139 · 8.09

Trigger warning: скрепы. TL;DR: Я сделал механическую игрушку на российский конкурс, и это была очень сложная инженерная задача. Несколько месяцев назад Российское Общество «Знание» объявило конкурс «Родная Игрушка»: нужно было отправить идею какой-нибудь куклы, модельки, конструктора, настолки итд, которая впоследствии может производиться в России и обладать соответствующим культурным или научным колоритом. Было подано что-то около 22 тысяч идей, я отправил две. В следующий тур вышло несколько сотен, в том числе внезапно одна из моих — заводная подводная лодка, которая плывет не вперед, как существующие заводные игрушки для ванны, а прям погружается и всплывает. Связал я это не с военными подлодками, а с научными глубоководными аппаратами, по которым у России несколько мировых рекордов. Вы знали, например, что Кэмерон брал наши глубоководные «Мир-1/2» для съемок Титаника? А еще они первыми достигли дна Северного Ледовитого Океана. После отбора вы попадали в этап моделирования, где нужно было сделать 3D-модель, чертежи, спецификацию, описание и так далее. Здесь я уже не обошелся без помощи профессиональных 2D и 3D художников. Заказал эскизы и моделирование внешнего вида, а сам уже в Компасе дорабатывал нужные элементы для сборки. Моделирование отсекло ещё значимый процент участников, где-то 70-80 человек в пяти категориях вышли на этап создания прототипа. И вот тут я скажу вам, сложно передать, сколько хитрых инженерных задач пришлось решить по пути. Проект оказался одним из самых сложных (и одним из самых интересных) в моей практике. Вообще, айтишнику полезно поработать с материальным миром, изобилующим погрешностями и допущениями. Герметичность корпуса, например, испытывает противоположные воздействия при движении в среде вверх и вниз — швы, не пропускающие при погружении, начинают пропускать при всплытии. Разница в два грамма балласта на таких масштабах влияет на плавучесть очень значительно, поэтому балласт должен легко регулироваться (я остановился на двух отсеках с ружейной дробью). Мультипликатор заводного механизма пришлось перепроектировать пять раз, попутно печатая фотополимером зубчатые колеса с модулем пол миллиметра. Сделать фотополимер цветным с устойчивостью к воде — офигенно непростая задача с не самым очевидным решением: в жидкий раствор с нужным базовым оттенком подмешивается пигмент для эпоксидных смол, и только потом печатается на чуть увеличенной засветке. Сделать полностью прозрачное стекло не вышло, но и текущая частичная прозрачность получилась не сразу. Даже у жетонов был десяток итераций, чтобы они не оказались слишком тяжелыми, и чтобы металлическое ядро для захвата магнитом не было слишком далеко от стенок. Добавьте сюда подбор шага и размеров винта, сложности работы с моделью такой формы, летнюю жару, из-за которой постоянно забивался подающий механизм принтера... Но результатом очень доволен, смотрите видео. Прямо сейчас еду в Москву на выставку игрушек, где выберут победителей, чьи проекты запустят в тираж уже на настоящем производстве. #gadgets#diy#hobby

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #mts

当前筛选 #mts清除筛选

📱#MTS МТС будет неукоснительно придерживаться своей дивидендной политики, которая на 2024-2026гг предусматривает целевой показатель доходности не менее 35 руб/акц в течение каждого календарного года. @moexdiv

Hashtags

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9299 · 23.12.2025 г., 11:02

⚡️МТС Web Services запустила MWS Track Rails — таск-трекер с ИИ-агентами внутри платформы MWS DevRails. Решение автоматизирует ключевые этапы разработки: ИИ-агенты берут на себя до 50% рутинных задач и генерируют до 30% кода, снижая нагрузку на ИТ-команды. Как это работает: - AI Product Owner формирует бизнес-требования (−30% нагрузки на продакта); - AI Analytic декомпозирует требования в техзадачи; - AI Developer создает до 40% нового кода и собирает версии продукта; - AI QA-агенты описывают тесты и проводят проверки (−50% времени тестирования). 📌 В результате DevRails позволяет масштабировать разработку без найма новых специалистов, сокращает time-to-market в три раза и повышает продуктивность команд вдвое. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#DevTools#MTS

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8105 · 21.07.2025 г., 14:12

MWS Cloud включается в игру: запускает Data Lakehouse Пока все обсуждают, как внедрять LLM, в MWS Cloud сделали ход: вышли с собственной платформой для хранения и обработки больших данных — MWS Data Lakehouse. Это уже не просто база или витрина, это полноценный фундамент для обучения, инференса и аналитики. Ключевая особенность — универсальность. Платформа работает с любыми типами данных: структурированными, неструктурированными, векторными. Поддержка Apache Parquet, Iceberg, Greenplum, Postgres, запуск в Kubernetes, объектное S3-хранилище. Всё, что нужно, чтобы компания могла: обучать ML/LLM модели, строить BI-отчёты, прогнозировать, сегментировать, оптимизировать. И всё это без копирования данных между системами. Главное — цифры. Платформа ускоряет обработку данных в 23 раза. Хранилище используется на 40% экономичнее. В 2,5 раза выше эффективность ИТ-персонала. Витрины данных считаются в 2 раза быстрее. То есть платформа не просто "поддерживает ИИ" — она позволяет его внедрять в реальных бизнес-процессах, а не в пилотах и презентациях. Безопасность и масштабируемость. Встроенные инструменты шифрования, маскирования, аудита, контроль доступа. Централизованное управление, масштабирование без простоев. Можно запускать кластеры под разные команды и сценарии параллельно — без дублирования данных. Контекст: рынок меняется. Компании всё активнее вкладываются в инструменты, которые позволяют работать с ИИ на проде, а не просто тестировать гипотезы. Lakehouse — архитектура, к которой уже перешли десятки тысяч компаний на Западе. MWS Cloud предлагает такую же модель — внутри российской облачной экосистемы. И да: MWS Data Lakehouse — часть экосистемы MWS Data, включающей 25+ сервисов для хранения, аналитики и AI. Почему это важно. ИИ уже давно не хобби айтишников. Это трансформация всей ИТ-архитектуры компаний. А без таких платформ запуск ИИ-проектов становится дорогим, медленным и уязвимым. Именно поэтому сейчас выигрывают не те, у кого «есть данные», а те, у кого есть инфраструктура, чтобы эти данные реально использовать. @ai_machinelearning_big_data #data#ai#ml#infrastructure#mts

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4189 · 19.02.2025 г., 10:00

New Developments in Tech and Crypto 🔸 MTS warns of risks due to the Russian government's IP data collection project. Read more 🔸 In Irkutsk, household electricity consumption spikes due to gray miners amid a mining ban and rising Bitcoin prices. Read more 🔸 Russian streaming services reportedly revive talks with Hollywood for content return, but no confirmations yet. Read more 🔸 Latest Telegram update includes conference interface for iOS users. Read more 🔸 Ex-CTO of OpenAI, Mira Murati, launches new AI startup, Thinking Machines Lab, focused on user-friendly AI adaptation. Read more 🔸 Intel stocks surge 16% amid rumors of a possible company split. Read more 🔸 Niantic, creator of Pokemon Go, aims to sell gaming business for $3.5 billion due to lack of success in replicating previous hits. Read more 🔸 Bitcoin ownership shifts: Private investors sold 525,000 BTC while institutional investors increased holdings by 374,000 BTC. source 🔸 Controversy in crypto space: Solana faces reputation challenges as scandals arise. More info #MTS#IPPrivacy#Bitcoin#Telegram#AI#OpenAI#Intel#Niantic#Crypto#Solana#Investment#B2B#ETFs#DataAnalysis#Tech#Gaming#Ecosystem#MarketTrends#Startups#VentureCapital#VC#Innovation