🎙 Ответы Посла по особым поручениям, Старшего должностного лица России в АТЭС К.М.Барского на вопросы МИА «Россия сегодня»
📅 18-19 ноября в Бангкоке состоится очередная встреча лидеров экономик-участниц форума «Азиатско-тихоокеанское экономическое сотрудничество» (#АТЭС).
К сожалению, традиционно конструктивная работа в рамках АТЭС в этом году омрачена попытками США, Австралии, Канады, Новой Зеландии и Японии привнести в повестку дня Форума «украинский сюжет», а также возложить на Россию ответственность за неблагоприятное положение дел в мировой экономике.
Терпеливо разъясняем партнерам, что рост цен на продовольствие и энергетические товары, как и в целом развитие инфляционных тенденций, наблюдаются уже несколько лет и объясняются:
👉 вызванными пандемией сбоями в глобальных и региональных стоимостных цепочках,
👉 безоглядной «накачкой» мировой экономики ликвидностью в рамках ультралиберальной кредитно-денежной политики эмитентов основных резервных валют.
Россия является инициатором или активным участником реализации более чем 20 проектов АТЭС в таких сферах, как торговля и инвестиции, цифровая трансформация, устойчивое и инклюзивное развитие.
Отмечаем взвешенную и конструктивную позицию таиландского председательства, которое Россия всецело поддерживает. Рассчитываем на успешное проведение саммита АТЭС и консенсусное одобрение лидерами его итоговых документов.
Подробнее
http://www.aparat.com/v/4nbc9
This talk gives a quick overview of Python's capabilities as a #data_processing and #machine_learning tool through practical examples: gathering data from the web or a local file, validating/modifying it and finally analyzing it to build models for #classification and #prediction#tasks.
#rust#ai#change_data_capture#context_engineering#data#data_engineering#data_indexing#data_infrastructure#data_processing#etl#hacktoberfest#help_wanted#indexing#knowledge_graph#llm#pipeline#python#rag#real_time#rust#semantic_search
**CocoIndex** is a fast, open-source Python tool (Rust core) for transforming data into AI formats like vector indexes or knowledge graphs. Define simple data flows in ~100 lines of code using plug-and-play blocks for sources, embeddings, and targets—install via `pip install cocoindex`, add Postgres, and run. It auto-syncs fresh data with minimal recompute on changes, tracking lineage. **You save time building scalable RAG/semantic search pipelines effortlessly, avoiding complex ETL and stale data issues for production-ready AI apps.**
https://github.com/cocoindex-io/cocoindex