Цифровая трансформация государства, технологический суверенитет и мероприятия

[samsony1]

Цифровые боты — это программы, которые автоматически выполняют задачи в цифровой среде, имитируя действия человека. Слово «бот» — сокращение от «робот», что подчёркивает их автоматическую, алгоритмическую природу. 

Как работают цифровые боты
Бот принимает входные данные (сообщение, команду, изменение статуса), анализирует их и выбирает действие: показывает информацию, уточняет детали, запускает интеграцию с другой системой или передаёт запрос человеку. 

Простые боты работают по жёстким правилам: если в сообщении есть слово «доставка», бот выдаёт сроки и стоимость. 

Продвинутые цифровые помощники используют технологии обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения, чтобы понимать контекст, улавливать эмоциональный окрас и персонализировать ответы. Они могут запоминать предпочтения пользователя и давать рекомендации на их основе. 

Виды цифровых ботов
Боты различаются по назначению, уровню сложности и каналам взаимодействия. 
* Чат-боты — виртуальные собеседники в мессенджерах, на сайтах или в приложениях. 
* Сервисные боты — автоматизируют поддержку клиентов: отвечают на типовые вопросы, собирают данные, обрабатывают заявки. 
* Поисковые боты (краулеры) — обходят сайты, анализируют их содержимое и передают данные поисковым системам. 
* Голосовые помощники — работают с аудиозапросами, например, Siri или Alexa. 
* Автоматизированные скрипты — выполняют задачи в бэкенд-системах без участия человека. 


Полезные и вредоносные боты
Как и любой инструмент, боты могут использоваться как во благо, так и во вред. 

Полезные боты:
* Обслуживают клиентов в онлайн-магазинах.
* Собирают данные для аналитики.
* Помогают в поисковых системах и SEO.

Вредоносные боты:
* Отправляют спам.
* Используются для DDoS-атак (перегрузки серверов).
* Осуществляют кражу данных или распространение вредоносного ПО.
 
Цифровые боты интегрированы в множество сервисов: онлайн-банки, маркетплейсы, мобильные приложения, «умные» устройства, системы умного дома. Они помогают автоматизировать рутину, работать круглосуточно и обрабатывать большой объём запросов одновременно. 

Основное различие между чат-ботом и цифровым помощником заключается в уровне сложности и способности к адаптации и обучению. Чат-боты идеально подходят для решения стандартизированных задач и обработки ограниченного набора запросов, в то время как цифровые помощники предлагают более глубокий и персонализированный уровень взаимодействия.

За действия бота отвечают его создатели, а не платформа, на которой он работает. Поэтому важно понимать, что даже «полезный» бот может стать инструментом в руках злоумышленников, если его функционал будет неправильно применён. 

[samsony1]

Цифровизация выставочной деятельности — это не просто добавление гаджетов на стенд, а глубокая трансформация: перевод в цифровой вид всех процессов, от регистрации до аналитики, и создание единой цифровой экосистемы для всех участников. Я подобрала главное, что сейчас происходит в этой сфере, какие инструменты применяют и с какими вызовами сталкиваются организаторы. 

Цифровые инструменты охватывают почти весь цикл:
* Организация мероприятия. Онлайн-регистрация, электронные бейджи, автоматизация рутинных задач (управление заявками, логистика на площадке).
* Навигация и опыт посетителя. Мобильные приложения с картами стенда, тематические маршруты, push-уведомления, чтобы напомнить о встрече или предложить контент.
* Взаимодействие. Чат-боты для первичного общения, платформы для матчмейкинга (подбора деловых контактов), системы для виртуальных встреч.
* Аналитика. Сбор данных о трафике, поведении посетителей, эффективности маркетинговых активностей (например, анализ упоминаний в соцсетях). На основе этого корректируют стратегии и оценивают ROI (возврат инвестиций).
* Продвижение и контент. Использование соцсетей, таргетированной рекламы, генерация изображений и видео с помощью ИИ, создание виртуальных туров по стенду.
* Интерактивность. Внедрение VR (виртуальная реальность) и AR (дополненная реальность) для погружения в продукт, интерактивные панели, 3D-модели.
* Сбор обратной связи. Опросы и аналитика вовлечённости прямо во время мероприятия.
 
Какие технологии используют
* Искусственный интеллект и машинное обучение. Для персонализации предложений, прогнозирования спроса, автоматизации рутинных задач (например, обработка заявок). По оценкам, около 92% компаний в отрасли уже задействуют ИИ-инструменты. 
* Big Data. Анализ больших массивов данных для понимания поведения посетителей, сегментации аудитории, оценки результативности маркетинговых кампаний. 
* Сенсоры и IoT. RFID-метки и QR-коды для отслеживания присутствия посетителей, сбора данных с экспонатов в реальном времени. 
* Облачные технологии. Для хранения и совместной работы с данными, обеспечения удалённого доступа. 
* Гибридные форматы. Сочетание офлайн- и онлайн-элементов: часть мероприятий полностью виртуальная, часть — гибридная (сочетание живого общения и цифровых инструментов). Это расширяет аудиторию и даёт гибкость. 


Какие сложности
* Баланс. Важно не «цифровизировать ради галочки», а внедрять инструменты, которые реально решают задачи участников. 
* Техническая сторона. Необходимость в квалифицированных кадрах, обеспечение кибербезопасности (защита от хакерских атак), импортозамещение ПО. 
* Доступность. Нужно думать о людях с ограниченными возможностями: не все цифровые интерфейсы одинаково удобны для всех категорий посетителей. 
* Сохранение ценности офлайн. Не все взаимодействия можно полноценно заменить цифровыми инструментами — живое общение, нетворкинг по-прежнему важны. 
* Износ технологий. Цифровая инфраструктура требует постоянных инвестиций в обновление, что увеличивает затраты. 


Что движет развитием
На государственном уровне тренд тоже заметен. В России в 2023 году утвердили Стратегию развития конгрессно-выставочной отрасли до 2030 года, а в 2024-м обновили «дорожную карту» её реализации. В документах прямо закреплено направление на цифровую трансформацию: развитие платформ, сервисов ИИ, гибридных форматов, прозрачной статистики. 

В целом цифровизация открывает новые возможности: расширяет географию участия, повышает эффективность коммуникаций, позволяет глубже анализировать аудиторию и в итоге делает выставки более результативными для всех сторон. Но ключ к успеху — в продуманном подходе, когда технологии органично встраиваются в бизнес-процессы, а не существуют отдельно.

[samsony1]

Современное цифровое оборудование Киностудии имени М. Горького позволяет снимать кино в цифре, создавать виртуальные миры и вести многокамерные съёмки.

Оборудование для съёмок и пост-продакшна
* Видеокамеры. В телевизионных студиях установлены по три видеокамеры со съёмной кинооптикой.
* Системы освещения. В павильонах и кинозале используется система из 167 светодиодных приборов Elation под управлением пульта Obsidian NX4. Также применяются световые приборы Aputure.
* LED-экраны. Для виртуальных съёмок используются экраны Unilumin: настенный (5×3 м), потолочный (5×2,5 м) и напольный (5×2,5 м).
* Камеры и оптика. В арсенале есть кинокамеры Canon EOS C400 6K (6 штук) и 12 съёмных объективов Canon.
* Звуковое оборудование. В списке — цифровой микшер Behringer X32, микрофоны Sennheiser (32 штуки), сетевой аудиоинтерфейс Televic Dante, сабвуфер и акустические системы ProTone, а также цифровой микшер Midas M32R Live.
* Проекционное оборудование. Установлены проекционный экран Gala и кинопроектор Barco SP4K-35.
 
Оборудование для телевизионных студий
В рамках модернизации были созданы три телевизионные студии: одна большая (800 кв. м) и две малые (по 200 кв. м). В каждой из них установлены:
* программный видеомикшер vMix Pro;
* аудиомикшер;
* коммутационно-распределительное оборудование Blackmagic Design.
 
Многокамерную съёмку в малых студиях обеспечивают по три видеокамеры со съёмной кинооптикой. 

Виртуальная студия «55,8°»
Это одна из ключевых цифровых площадок студии, где активно применяются LED-технологии для создания виртуальных декораций и съёмок натурных сцен. 

Оборудование для оцифровки
Для работы с архивными материалами и коллекциями (костюмы, реквизит) используется отечественный планетарный сканер «ЭларСкан А1-800КС». Он позволяет бесконтактно создавать цифровые копии документов и предметов разного формата и толщины. 

Как технологии изменили работу
Внедрение цифрового оборудования позволило студии перейти на новый уровень:
* Мгновенный контроль. Вся команда видит результат съёмки на плейбэке и может оперативно вносить коррективы прямо на площадке.
* Гибкость в освещении. Светодиодные системы дают возможность быстро менять характер света и тонировку нажатием кнопки.
* Оптимизация съёмок. Виртуальные декорации помогают создавать сложные и фантастические миры, а также снимать натурные сцены в павильоне.
 
Таким образом, техническое оснащение Киностудии имени М. Горького охватывает весь цикл кинопроизводства — от съёмки и освещения до пост-продакшна и оцифровки, что делает её одной из самых технологичных в России.

[samsony1]

С 11 сентября в России растёт скорость мобильного интернета

Медианная скорость загрузки данных в сетях большой четвёрки увеличилась на 13,7%, с 24,24 до 27,56 Мбит/с. Скорость передачи данных от абонента выросла на 19,7%, с 8,6 до 10,3 Мбит/с. Как уточнили в агентстве, улучшение качества соединения затронуло не только пользователей 5G, но и абонентов предыдущего поколения.

При этом в самих сетях пятого поколения скорость передачи данных достигает 240-260 Мбит/с. По прогнозам главы TelecomDaily Дениса Кускова, благодаря расширению географии покрытия и развёртыванию 5G, до конца текущего года медианный показатель скорости мобильного интернета может вырасти ещё примерно на 10%.

В Минцифры отметили, что на текущий момент базовые станции 5G функционируют в 30 городах, а операторы поэтапно расширяют зону охвата. По данным министерства, в сетях 5G Non-Standalone, использующих инфраструктуру четвертого поколения, скорость передачи данных на 20-25 % выше, чем в LTE. В министерстве ожидают, что ещё более значительный рост скорости будет зафиксирован после перехода на выделенные частоты в диапазоне 4,9 ГГц.

источник - здесь

[samsony1]

Цифровое описание объекта — это формализованное представление данных об объекте в цифровом виде.

Оно включает три ключевых компонента:

1. Метрическое описание (метрика) — фиксирует пространственное распространение объекта, то есть его координаты и форму. Например, для точечного объекта это координаты одной точки, для линейного — последовательность точек, образующих ось объекта, для площадного — границы в виде контура.

2. Семантическое описание (семантика) — содержит смысловое содержание объекта, его характеристики. Это могут быть названия («река», «дом», «дорога»), типы («лес», «поле»), технические параметры («протяжённость 5 км», «ширина 10 м», «глубина 2 м») и другие атрибуты.

3. Пространственно-логические связи — описывают отношения объекта с другими объектами (например, «примыкает к», «пересекает», «расположен на территории»). Эти связи обеспечивают согласованность данных и позволяют моделировать сложные ситуации, например, как сеть дорог связывает населённые пункты.

Зачем это нужно
Основная цель цифрового описания — создать стандартизированную модель, которая позволит компьютерам однозначно интерпретировать данные, независимо от того, кто и где их вводит. Это основа для работы геоинформационных систем (ГИС), цифровых двойников и других цифровых моделей реальности.

источник - здесь

[samsony1]

Цифровые технологии Газпром нефти помогли провести более 25 тыс. операций ГРП

Специалисты центра инжиниринга гидроразрыва пласта Газпромнефть-Хантоса выполнили сопровождение более 25 тыс. операций гидроразрыва пласта (ГРП). Сегодня подразделение обеспечивает свыше 80% всех работ по повышению нефтеотдачи на месторождениях Газпром нефти в ХМАО-Югре, ЯНАО, Томской и Оренбургской областях.

Для моделирования и сопровождения операций используется отечественный программный комплекс «Кибер ГРП».

Гидроразрыв пласта остается одной из ключевых технологий разработки трудноизвлекаемых запасов (ТрИЗ) и повышения нефтеотдачи зрелых месторождений. Перед проведением каждой операции инженеры создают цифровую модель процесса, учитывая геологическое строение пласта, свойства залежи и десятки других параметров. Это позволяет:
заранее определить оптимальные размеры трещины, объемы закачки жидкости и пропанта,
минимизировать технологические риски.
На основе цифровых расчетов специалисты подбирают наиболее эффективную конфигурацию гидроразрыва для каждой конкретной скважины.

Источник: здесь

[samsony1]

Цифровое будущее строительства: главные тенденции инженерного проектирования

Цифровизация строительства выходит на новый этап. Если раньше главным вопросом был переход на отечественное программное обеспечение и освоение трехмерного проектирования, то сегодня на первом плане — практический результат: как сократить сроки разработки проекта, избежать ошибок на стройке и повысить производительность без увеличения числа сотрудников.

Эти задачи стали центральными на ежегодном инженерном форуме «СИЛА ПЛАТФОРМЫ», прошедшем в московском кластере «Ломоносов».

В центре внимания участников оказались не отдельные программные продукты, а глобальные изменения, привносимые технологиями в работу всей индустрии. Выступления экспертов продемонстрировали несколько взаимосвязанных трендов, формирующих будущее отрасли: переход от разрозненных программ к единой цифровой среде, активное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) для решения инженерных задач, растущая ценность качества данных, а также изменение требований к квалификации современных специалистов.

Повышение производительности становится одним из ключевых вызовов для строительства. До половины рабочего времени инженеров уходит не на проектирование, а на поиск документов, переписку и согласования. Это означает, что ускорение работ по отдельной задаче не всегда ведет к сокращению общего срока реализации проекта. Если участники используют разные источники данных, несвоевременно передают изменения или повторно выполняют одну и ту же работу, потери сохраняются. Поэтому цифровая трансформация все чаще подразумевает не только внедрение новых инструментов, но и перестройку рабочих процессов.

Информационная модель становится не просто наглядным изображением будущего здания, а инструментом принятия решений, позволяющим обнаружить противоречия до начала строительства, оценить последствия изменений и согласовать работу разных специалистов. При этом эффект зависит от организации процесса: модели должны регулярно обновляться, а участники — понимать, кто отвечает за данные и их проверку.

Следующая тенденция — объединение проектирования, согласования и подготовки документации в единую систему работы с данными. Чем сложнее объект, тем важнее не только качество каждой отдельной модели, но и возможность сопоставлять ее с другими разделами и поддерживать актуальность информации.

Пример — жилой комплекс «Бадаевский» в Москве, над которым работает MARKS GROUP. Сложная конструкция, ограниченная территория и сохранение исторического здания требуют согласования большого количества решений. В проекте подготовили 138 моделей, некоторые из них достигали 500 МБ. Для такой работы необходимы развитая вычислительная инфраструктура, общая база данных и четкий порядок обмена информацией между проектировщиками и заказчиком.

Еще один заметный тренд — применение искусственного интеллекта в инженерной деятельности. Он помогает искать сведения в документации, сопоставлять требования, структурировать данные и автоматизировать повторяющиеся операции. Однако участники форума подчеркивали: использовать такие инструменты эффективнее там, где задача четко определена, а исходная информация упорядочена.

Существует риск ошибок, которые искусственный интеллект способен выдавать с большой уверенностью. В строительстве такие ошибки могут обойтись дорого, поэтому ответы необходимо проверять, а выводы — подтверждать источниками. Важна и защита данных: передача проектной или иной конфиденциальной информации в сторонние сервисы может создавать угрозы для компании.

Для российского рынка инженерного программного обеспечения важным этапом остается переход на отечественные решения. Однако сейчас задача уже не только в замене зарубежных продуктов, но и в развитии программ, которые могут совместно использовать данные, решать сложные отраслевые задачи и совершенствоваться на основе опыта пользователей.

Президент Национального объединения организаций в области технологий информационного моделирования Михаил Викторов отметил, что потенциал российских программ используется не полностью, а отрасли необходимо шире информировать специалистов о потенциале отечественных разработок, в том числе за пределами крупнейших городов. Среди возможных мер он назвал мониторинг используемого программного обеспечения при прохождении экспертизы и развитие требований к цифровой подготовке инженеров. Эти инициативы пока следует рассматривать как предложения, а не как действующие нормы.

Обучение сотрудников только работе с конкретной программой недостаточно, — инженеру необходимо понимать весь процесс, уметь взаимодействовать с коллегами и разбираться в ограничениях технологий. Не менее важно непрерывное обучение: инструменты меняются быстрее, чем традиционные образовательные программы.

Форум «СИЛА ПЛАТФОРМЫ» показал, что цифровая трансформация строительства складывается из нескольких направлений. Отечественное ПО развивается, информационные модели становятся основой для согласования проектных решений, ИИ берет на себя отдельные задачи, а требования к специалистам расширяются. Но решающим остается не количество внедренных технологий, а то, насколько они помогают отрасли работать точнее, быстрее и эффективнее. Для этого необходимы качественные данные, совместимые инструменты, продуманные процессы и инженер, который сохраняет ответственность за конечный результат.

источник - здесь

[samsony1]

Цифровизация строительного контроля — это переход от разрозненных проверок и бумажных журналов к единой цифровой среде, где все участники проекта работают с актуальными данными в реальном времени. Такой подход позволяет не просто фиксировать нарушения, а управлять качеством проекта проактивно, минимизируя ошибки и переделки. 

Ключевые технологии и инструменты
Основу цифрового стройконтроля составляют несколько групп решений:
* BIM/ТИМ (Building Information Modeling / Technology Information Modeling). Это основа для создания детальной трёхмерной модели объекта, которая служит эталонным планом. Инженер на площадке может привязывать замечания прямо к элементам модели, визуально отмечать отклонения и автоматически формировать предписания. Накопленная база данных позволяет быстро анализировать типовые дефекты и строить отчёты. 
* Мобильные приложения и цифровые платформы. Они позволяют фиксировать нарушения на месте с привязкой к плану, фото- и видеодоказательствами, сроками устранения и ответственными лицами. Приложения часто работают в офлайн-режиме и автоматически синхронизируются с централизованной базой. Такие системы обеспечивают автоматическое уведомление участников проекта и генерацию отчётных документов. 
* Инструментальный контроль. Лазерные сканеры (наземные и БПЛА с лазерным сканером), тахеометры и фотограмметрия позволяют создавать точные трёхмерные модели объекта. Эти данные затем сравниваются с BIM-моделью для выявления расхождений. Это особенно полезно для контроля геометрии конструкций, исполнительной съёмки и мониторинга изменений. 
* Системы аналитики и отчётности. Автоматическое формирование сводных отчётов по статусам замечаний, срокам, подрядчикам и видам работ помогает оперативно выявлять узкие места и принимать управленческие решения. 
* Искусственный интеллект и предиктивная аналитика. Эти технологии позволяют переходить от простого контроля к прогнозированию рисков. Алгоритмы могут анализировать большие массивы данных и предупреждать о потенциальных проблемах до того, как они приведут к серьёзным отклонениям. 


Переход на цифровой контроль даёт ощутимые выгоды:
* Прозрачность и доверие. Все участники проекта работают с единой версией данных, что снижает риск ошибок и манипуляций.
* Сокращение сроков и затрат. Автоматизация процессов согласования и контроля снижает временные затраты, а раннее выявление коллизий уменьшает количество переделок.
* Повышение качества и безопасности. Проактивный контроль позволяет исправлять отклонения на ранних этапах, что напрямую влияет на надёжность объекта.
* Снижение административной нагрузки. Автоматизация рутинных операций освобождает время инженеров для более сложных задач.
* Минимизация коммуникационных сбоев. Чёткие шаблоны, маршруты согласования и автоматические напоминания заменяют хаотичную переписку.
 
Сложности и важные нюансы
Успех цифровизации зависит не только от технологий, но и от изменения корпоративной культуры. Ключевые вызовы:
* Сопротивление персонала. Сотрудники могут не хотеть переходить на новые рабочие процессы из-за привычки или страха перед изменениями.
* Интеграция с legacy-системами. Часто существующие бизнес-процессы нужно глубоко перестраивать, чтобы они корректно работали в новой цифровой среде.
* Кадры. Требуется обучение сотрудников работе с новыми инструментами и понимание ценности данных.
* Нормативная база. Для полного перехода на электронную исполнительную документацию необходимо обновление нормативных документов.

[samsony1]

Роскомнадзор назвал число базовых станций на сетях сотовых операторов

В настоящее время на сети оператора Т2/Ростелеком работает 4093 единицы базовых станций, на сети МТС - 871, ПАО "Вымпелком" ("Билайн") - 763 и на сети "Мегафон" ("Скартел") - 259.

Всего же, по данным Роскомнадзора, сегодня на сетях операторов связи работает порядка 1,02 млн базовых станций стандарта LTE, 230 тысяч станций стандарта GSM и 372 тысяч станций стандарта 3G.

источник - здесь

По информации Минцифры, в стране действует почти 23 тысячи лицензий на осуществление операторской деятельности в сфере связи.

[samsony1]

В плане цифровизации государственной системы регулирования предусмотрено использование искусственного интеллекта для предварительной оценки регулирующего воздействия

Оценка регулирующего воздействия (ОРВ) позволяет анализировать возможные последствия введения новых требований и выявлять проблемы в проектах нормативных правовых актов. Общественное обсуждение даёт возможность получить замечания от представителей бизнеса, экспертных сообществ и других заинтересованных сторон.

Примерно 20% проектов законодательных актов, проходящих общественное обсуждение, возвращаются на доработку. По итогам рассмотрения документы могут быть улучшены либо от их принятия отказываются.

Использование ИИ для предварительной оценки может помочь систематизировать замечания к проектам документов, находить потенциально проблемные положения и ускорять анализ нормативных требований. Однако конкретные функции будущих инструментов пока не детализированы.

На данный момент речь идёт о планах применения искусственного интеллекта, а не о передаче ему полномочий по принятию нормативных актов. Использование автоматизированного анализа не отменяет необходимости оценивать замечания экспертов, обсуждать возможные последствия регулирования и принимать решения в установленном порядке.

Практическая эффективность такого подхода будет зависеть от качества исходных данных, актуальности нормативной базы и прозрачности результатов анализа. Важно также, чтобы выводы ИИ можно было проверить и обосновать.

источник - здесь

[samsony1]

О необходимости укрепления и развития сетевой базы говорили на форуме "Спектр"

В ходе форума обсудили целый ряд задач и проблем. Это отсутствие ключевой электронной компонентной базы для высокоскоростного оборудования связи, строительство инфраструктуры связи вдоль автомобильных и железных дорог, решение проблем недискриминационного доступа провайдеров в многоквартирные дома, обеспечение защищенности центров обработки данных и ключевых объектов, резервирование вычислительных мощностей и межоператорский роуминг, а также повышение скорости реагирования на инциденты кибербезопасности - в том числе с использованием ИИ.

Особое внимание уделяется резервированию узлов связи и магистральных линий. Оно позволяет операторам продолжать оказание услуг даже при повреждении отдельных элементов и сокращает время их восстановления.

источник - здесь

[samsony1]

Образование в цифрах: 2026

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет подготовленный в партнерстве с Минобрнауки России, Минпросвещения России и Росстатом краткий статистический сборник ежегодной серии «Образование в цифрах: 2026». В издании приведены основные показатели, характеризующие динамику развития российской системы образования за последние несколько лет, а также ключевые индикаторы развития этой сферы в разных странах мира.

В 2025 г. государственные расходы на образование составили 7485,3 млрд рублей, что в постоянных ценах 2025 г. на 10,8% больше, чем в 2022 г. Наиболее существенные изменения в расчете на одного обучающегося произошли по программам дошкольного образования (+21% в постоянных ценах 2025 г.), среднего профессионального образования (+13,9%), начального, основного, среднего общего образования (+11%).

Прием на обучение по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры ежегодно растет с 2021 г. В 2025 г. в вузы было принято 1419,5 тыс. человек, что на 25,6% превышает данные 2021 г. При этом в 1,5 раза увеличилась численность принятых по договорам об оказании платных образовательных услуг.

В 2025 г. выпуск бакалавров, специалистов и магистров в области инженерного дела, технологий и технических наук достиг максимального значения за последние пять лет и составил 241,4 тыс. человек. Из них более 50 тыс. выпускников освоили программы по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки «Информатика и вычислительная техника», по сравнению с 2020 г. их численность выросла в 1,7 раза.

В 2025 г. выпущено более 50 тыс. бакалавров, специалистов и магистров в области здравоохранения и медицинских наук (из них по клинической медицине — 44,1 тыс. человек), это рекордное значение за период с 2013 г. По сравнению с 2020 г. объем подготовки бакалавров, специалистов, магистров для системы здравоохранения увеличился на 15,7%.

За последние годы заметно выросла популярность программ среднего профессионального образования. Численность принятых на программы подготовки квалифицированных рабочих и служащих увеличилась за четыре года на 13,5% и составила в 2025 г. 234,8 тыс. человек, на программы подготовки специалистов среднего звена принято на 27,1% больше (1107 тыс. человек). Рост приема наблюдается как на бюджетные, так и на платные места.

С 2021 г. ежегодно растет выпуск освоивших программы СПО. В 2025 г. их численность составила 982,3 тыс. человек, что на 34,2% больше, чем в 2021 г. Отмечается резкий рост выпуска квалифицированных рабочих и служащих (на 59,7% по сравнению с 2024 г.), что обусловлено сокращением нормативного срока освоения программ с 2 лет 10 месяцев до 1 года 10 месяцев по существенному числу профессий.

Почти половина выпускников программ СПО освоили специальности и профессии в области инженерного дела, технологий и технических наук (46,3%), из них наибольший удельный вес приходится на технику и технологии наземного транспорта (9,2%), машиностроение (8,3%), информатику и вычислительную технику (7,4%).

источник - https://issek.hse.ru/news/1196008343.html

[samsony1]

АЗС – один из самых привычных элементов городской среды

Сегодня без нее невозможно представить ни город, ни трассу. Но так было не всегда. История уводит нас в дореволюционную Россию, редким владельцам автомобилей топливо отпускали профильные клубы и магазины автотоваров. Главный поставщик нефтепродуктов в империи – «Товарищество нефтяного производства братьев Нобель», основанное в Баку в 1879 году, – отгружало бензин в деревянных бочках по 10 пудов (около 164 кг). Позже появилась более удобная расфасовка – по пуду, чуть больше 16 кг.

Одну из первых бензоколонок советского производства изготовили в 1931 году; производство топливного оборудования осваивали сразу несколько предприятий, в том числе Боровичский механический завод. Примерно в то же время, по распространенным данным, в Москве появилась одна из первых механизированных колонок с электрическим насосом – это стало важным шагом от ручного перекачивания к автоматизации. Электрический привод позволял дозировать топливо точнее и быстрее, а водителям больше не требовалось крутить ручку насоса.

Главный тренд современных бензоколонок – цифровизация. Оплата через мобильные приложения без выхода из машины, кассы самообслуживания, бесконтактные платежи. Сегодня значительная доля транзакций на АЗС проходит через цифровые сервисы – по оценкам участников рынка, такие технологии заметно повышают пропускную способность станций и сокращают время обслуживания. Развиваются альтернативные виды топлива: газомоторное, электричество. Зарядные станции для электромобилей наследуют классические черты колонок – вертикальную стойку, шланг и «пистолет».

источник - здесь

[samsony1]

С января по сентябрь 2026 года пассажиры российских железнодорожных вокзалов и станций скачали через публичные сети Wi-Fi 5407 ТБ данных

Это более чем в полтора раза превышает результат за аналогичный период прошлого года, когда объём трафика составил 3500 ТБ. Число подключений выросло почти в 1,7 раза — до 14,1 млн сессий.

Лидером по объёму трафика стал Краснодарский вокзал, где пассажиры использовали 93,6 ТБ данных. Второе место занял Адлер с 71,2 ТБ, третье — Ростов-на-Дону с 67,9 ТБ. В пятёрку также вошли Брянск-Орловский (67,2 ТБ) и Уфа (66 ТБ). Годом ранее по объёму трафика лидировал Восточный вокзал Москвы.

Сеть бесплатного Wi-Fi на вокзалах и станциях планируют расширять. Для доступа к ней достаточно один раз пройти авторизацию: при последующих посещениях система сможет автоматически распознавать пользователя.

источник - здесь

[samsony1]

Влияние цифровой среды на различные отрасли

Рассмотрим некоторые примеры:
1. Финансовый сектор:
    * Развитие финтех-решений, таких как мобильные платежи, онлайн-банкинг, криптовалюты и блокчейн.
    * Использование больших данных и аналитики для персонализации продуктов и услуг, оценки рисков и принятия решений.
    * Автоматизация рутинных операций и внедрение роботизированного консультирования.

2. Розничная торговля:
    * Рост электронной коммерции и омниканальных продаж.
    * Применение технологий дополненной реальности, персонализации и геолокации для улучшения клиентского опыта.
    * Использование больших данных для прогнозирования спроса и оптимизации цепочек поставок.

3. Здравоохранение:
    * Развитие телемедицины и удаленного мониторинга пациентов.
    * Внедрение систем поддержки принятия решений, основанных на искусственном интеллекте.
    * Использование больших данных и аналитики для персонализации лечения и улучшения результатов.

4. Производство:
    * Внедрение концепции "Индустрия 4.0", включающей использование IoT, роботизации, дополненной реальности и больших данных.
    * Оптимизация производственных процессов и цепочек поставок за счет применения цифровых технологий.
    * Переход к гибким, адаптивным и персонализированным производственным моделям.

5. Образование:
    * Развитие онлайн-обучения, виртуальных классов и образовательных платформ.
    * Использование технологий виртуальной и дополненной реальности для создания интерактивных учебных сред.
    * Применение больших данных и аналитики для персонализации обучения и оценки эффективности.

6. Государственный сектор:
    * Внедрение электронного правительства и цифровых государственных услуг.
    * Использование больших данных и аналитики для принятия более обоснованных управленческих решений.
    * Развитие "умных городов" с применением IoT-технологий для повышения эффективности городской инфраструктуры.

Эти примеры демонстрируют, что цифровая трансформация затрагивает практически все сферы человеческой деятельности, открывая новые возможности, повышая эффективность и меняя устоявшиеся модели.

источник - здесь