Искусственный интеллект

[samsony1]

Нейросеть GigaChat помогает подбирать жилье на «Домклик»

На платформе «Домклик» появилась новая опция подбора объектов недвижимости с помощью нейросетевой модели GigaChat. Об этом сообщила пресс-служба «Сбера».

«Чтобы воспользоваться новой функцией, нужно набрать в поисковой строке на главной странице текстовый запрос, например, "найти квартиру" и перейти во вкладку "Подобрать недвижимость с нейросетью". Еще один вариант - зайти сразу в чат поддержки и оттуда запустить ассистента», — говорится в сообщении.

GigaChat находит наиболее подходящие варианты недвижимости в течение нескольких секунд. Число запросов к нейросети не ограничено, обращение можно неоднократно переформулировать. GigaChat поможет сориентироваться в предложениях квартир в новостройках и на вторичном рынке, в вариациях комнат, таунхаусов, домов, нежилой недвижимости, земельных участков и гаражей.

Новая функция доступна авторизованным пользователям «Домклик».

источник - здесь

[samsony1]

спрогнозировали, что по итогам текущего года российский рынок инженерного софта может увеличиться на 20%, до 50 млрд руб. Среди драйверов роста — увеличение строительного и машиностроительного рынка, опережающий рост ВВП, расширенная господдержка, цели по импортозамещению и реализация крупных инфраструктурных проектов. В перспективе до 2030 года рынок будет расти в среднем на 16% в год и составит 74 млрд руб., считают аналитики.

Среднегодовые темпы роста совокупной выручки российских разработчиков и поставщиков инженерного ПО и ИТ-услуг составят 18%, к 2030 году их выручка достигнет 69 млрд руб. Доля отечественных компаний на рынке составит 93%.

Показатели по сегментам:

- с 2023 по 2030 год сегмент систем автоматизированного проектирования будет увеличиваться в среднем на 12% ежегодно и в 2030 году составит 44 млрд руб. 94% рынка будут занимать российские компании;
- в 2023 году сектор технологии автоматизированного моделирования составил 2,9 млрд руб., к концу текущего года он вырастет до 4,4 млрд руб. При этом компании продолжают использовать иностранное ПО;
- к 2030 году в сегменте СОД (среда общих данных) прогнозируется рост в среднем на 12% ежегодно, до 9,3 млрд руб.

По мнению генерального директора компании «Базис» Давида Мартиросова, иностранные инженерные продукты все еще занимают значительную долю в объеме используемых в России — около 50–60% у крупного бизнеса и 20–30% у госкомпаний. Он считает, что рост рынка сдерживают три фактора: инертность компаний, нехватка специалистов и большое количество мелких игроков.

источник - здесь

[samsony1]

В отдаленных населенных пунктах Приамурья начали работать "Цифровые ФАПы"

В 5 фельдшерско-акушерских пунктах (ФАП) в отдаленных населённых пунктах Амурской области: с. Ивановка, с. Тамбовка, г. Шимановск, с. Передовое, с. Троицкое появились современные аппаратно-программные комплексы мобильной диагностики "Цифровой ФАП" от "СберМедИИ" (входит в индустрию здоровья Сбера).

"Цифровой ФАП" представляет собой мобильную лабораторию, собранную в удобном кейсе, которая помогает фельдшерам проводить обследование пациентов даже при отсутствии связи в отдаленном населенном пункте. Аппаратно-программный комплекс покрывает до 80% проводимых обследований во время первого этапа диспансеризации.

Комплекс включает в себя приборы для измерения уровня артериального давления, температуры, пульса, кардиограммы, исследования уровня сахара и холестерина в крови. Искусственный интеллект обрабатывает данные ЭКГ, определяет амплитудно-временные параметры пациента, по которым врач формирует заключение. Результаты проведенных обследований автоматически загружаются в систему и вносятся в электронную медицинскую карту пациента. Встроенный в комплекс сервис на базе искусственного интеллекта цифровой помощник врача "ТОП-3" по жалобам пациента предлагает три наиболее вероятных предварительных диагноза.

"В рамках партнерства со Сбербанком мы активно внедряем мобильные комплексы диагностического оборудования в ФАПы Амурской области. Это позволяет обеспечить доступ к специализированной медицинской помощи в отдалённых и труднодоступных населённых пунктах. Диагностический комплекс с технологиями искусственного интеллекта помогает своевременно заподозрить у пациента возможные патологии и не допустить развития заболеваний. Кроме этого, аппаратно-программный комплекс является отличным помощником для фельдшера, работающего на дому или осуществляющего оказание медицинской помощи маломобильным амурчанам", - сообщил заместитель министра здравоохранения Амурской области Игорь Богомаз.

"Использование мобильного диагностического оборудования и сервисов на базе AI в работе первичного звена здравоохранения снижает риски развития патологий, помогает выявить ранние признаки серьезных болезней, предупредить возникновение осложнений уже имеющихся заболеваний и уменьшает показатели смертности. Анализ ЭКГ с помощью AI повышает точность и качество диагностики, увеличивает скорость обработки результатов исследований, от чего нередко может зависеть жизнь человека. Мы уверены, что технологии искусственного интеллекта позволят повысить качество оказания медицинской помощи по всей стране", - отметила директор департамента по продуктам "СберМедИИ" Елена Соколова.

источник - здесь

[samsony1]

Нейросеть выявляет инциденты на стройках Подмосковья

За год подмосковная ИИ-система контроля и мониторинга за состоянием строящихся объектов выявила более 1,5 тыс. нарушений. Об этом сообщили в пресс-службе Министерства государственного управления, информационных технологий и связи региона.

"Использование ИИ-технологий значительно повышает эффективность управления проектами в сфере строительства. Нейросеть в режиме реального времени отслеживает соблюдение условий безопасности и ход работ на стройплощадках, оперативно выявляет отклонения от плана. Все это способствует завершению стройки в срок и без инцидентов", — прокомментировала министр государственного управления, информационных технологий и связи Московской области Надежда Куртяник.

На 391 объекте капитального строительства в Московской области искусственный интеллект анализирует видеопоток с камер системы "Безопасный регион" и по заданным параметрам выявляет инциденты. Нейросеть обучена с точностью 92% распознавать 22 класса данных, в числе которых увеличение этажности здания, наличие или отсутствие на площадке строителей или техники, безнадзорные животные, задымления и пожары на территории объектов и др.

За год работы ИИ-технология выявила более 1,5 тыс. нарушений. Наиболее распространенными среди них стали случаи отсутствия рабочих на стройплощадке в течение пяти дней: таких инцидентов было зафиксировано порядка 360. Также нейросеть успешно определяла отсутствие прогресса в строительстве в течение месяца — более 150 случаев. Кроме того, было зафиксировано 146 случаев отсутствия необходимой рабочей техники на площадке.

источник - здесь

[samsony1]

Нейросети привлекли к земельному мониторингу

Исследователи из МФТИ адаптировали нейросети, работающие с данными беспилотников с лазерными радарами, для государственного мониторинга земель. По оценке Центра научной коммуникации МФТИ, это позволит перевести рутинные процессы в автоматический режим при земельном планировании.

В ходе эксперимента физики использовали алгоритм PointNext, который предназначен для обработки данных с лазерных радаров (лидаров). Лидар посылает лазерные импульсы на обследуемый участок, отслеживает время их возвращение и определяет расстояние до объекта, формируя трехмерный точечный массив. Нейросеть сличает положение точек и составляет трехмерную карту местности.

В результате обучения система научилась распознавать объекты с точностью 99,98%.
Ученые предполагают, что разработка поможет:

- выявить незаконное строительстве,
- произвести контроль нарушений на стройплощадке,
- проследить за соблюдением этажности и отступов от границ земельных участков.

источник - здесь

[samsony1]

Варианты использования ИИ в сфере проектирования

1.Проектные решения

1.1. Отверстия/шахты
Формирование вариантов расположения и габаритов отверстий и шахт на начальном этапе проектирования.

1.2. Варианты проектных решений на основании критериев

Предложение вариантов проектных решений на основании критериев (планировки, расположение зданий, инженерных систем и т.д).

2.Моделирование

2.1. Замена элементов модели

Подбор с помощью ИИ вариантов для замены элементов модели на основании анализа данных на рынке, габаритов элемента, атрибутивной составляющей элемента, возможности соединения с другими элементами модели.

Подбор и замена материалов с учётом цен и наличия на рынке;
Подбор и замена производителей с учётом цен и наличия на рынке.

2.2. Заполнение параметров

Мэпинг параметров элементов с требуемыми параметрами;(сопоставление параметров на основании названия, единиц измерения, значений)
Сравнение и мэпинг ФОП;
(сопоставление параметров в различных файлах общих параметров)
Заполнение значений параметров (классификатор, другое);
(заполнение значений параметров на основании заранее обученной модели ИИ)
Переформатирование заполненного значения в требуемый формат с целью формирования однотипных данных, чтобы передавать информацию в расчет объемов, сметы и другие BIM-сценарии.

2.3. Привязка элементов к уровням

Проверка корректности отметок и умная перепривязка;
(Проверка корректности отметки от уровня на основании значения высоты расположения элемента.
Запись правильной отметки в нужный параметр или предложение по привязке к уровню.
Автоматическая перепривязка элемента, исключающая сдвиги или ошибки соединения элементов в модели)
Предложение/проверка высоты расположения элемента исходя из Национальных стандартов проектирования.
(На основании Национальных стандартов проектирования формируется рекомендуется высота расположения элементов (потолков, инженерных систем и т.п.))

2.4. Системы

Заполнение/проверка корректности заполнения типа системы/имени системы исходя из именований подсоединенных элементов, элементов рядом.

2.5. Рабочие наборы

Предложение по разбивке на рабочие наборы исходя из количества элементов, связанных файлов, заполненных атрибутов элементов и т.д.

2.6. Создание семейств
Создание геометрии на основании чертежей в каталоге производителя и фото;
Создание и заполнение параметров на основании каталогов производителей и анализа аналогичных семейств;
Связка размеров с параметрами на основании каталогов производителей и анализа аналогичных семейств;
Составление таблиц выбора на основании каталогов производителей и анализа аналогичных семейств.

3. Выпуск документации

3.1. Оформление

Проверка орфографии;
Маркировка элементов на чертежах, разнос марок на основании чертежей аналогичных дисциплин, анализа атрибутов элементов, свободного места на листе, требований к оформлению;
Создание видов/листов/спецификаций на основании дисциплины и раздела на основании чертежей аналогичных дисциплин, анализа атрибутов элементов, требований к оформлению и разбивке спецификаций по разделу;
Формирование ПЗ на основании ПЗ аналогичных дисциплин, анализа атрибутов и расположения элементов модели, требований к оформлению ПЗ и содержанию информации по разделу.

4.Проверка

4.1. Коллизии

Приоритизация коллизий;
(Назначение приоритета элементами, участвующим в коллизии на основании дисциплины, габаритов, атрибутов элемента, анализа аналогичных ситуаций)
Разводка коллизий на основании приоритетов, габаритов;
(Предложение варианта устранения коллизий на основании приоритета, анализа аналогичных ситуаций)
Расстановка зон для расположения инженерных систем на начальном этапе проектирование расстановка зон, где могут проходить инженерные системы на основании помещений, анализа аналогичных решений.

4.2.Проверка качества

Проверка наполненности проекта на основании национальных стандартов по проектированию, анализа аналогичных проектов, атрибутов в элементах модели;
Проверка достаточности элементов/систем на основании национальных стандартов по проектированию, анализа аналогичных проектов, атрибутов в элементах модели;
Проверка достаточности листов/спецификаций на основании национальных стандартов по проектированию, анализа аналогичных проектов, атрибутов в элементах модели;
Проверка проектных решений и предложения по замене на основании национальных стандартов по проектированию, анализа аналогичных проектов, атрибутов в элементах модели.

5.Среда общих данных

Проверка корректности расположения файлов и предложение по загрузке в нужную папку на основании форматов файлов, шифров, наименования, ключевых слов;
Контроль наименования и автоматическое предложение корректного имени на основании форматов файлов, шифров, наименования, ключевых слов;
Ролевая модель с доступами исходя из должности сотрудника. Распределение прав доступа к файлам в системе на основании должности сотрудника, регламентов, обязанностей.

6.Аналитика

6.1.Презентации, отчёты

Формирование отчётов на основании проанализированных данных; (Анализ средней цены по рынку)
Анализ работы подрядчиков;
(Аналитика на основании критериев)
Формирование презентаций по определенным критериям.

6.2.Экспорт с проверкой

Экспорт скорректированной аналитической модели.
(Анализ модели и корректировка на основании критериев)

6.3.Уведомления

Предложения на основании аналитики ИИ.
(Уведомление пользователей на основании ошибок, триггерных событий)

6.4.Аналитика для выявления неэффективных моделей поведения и предложения вариантов для улучшения (процессов, управления, сроков)

Аналитика ошибок на основании лучших практик и причинно-следственных связей.

7.Обучение

7.1.Создание инструкций и регламентов

Формирование текстовых регламентов на основании ошибок пользователей, лучших практик и причинно-следственных связей, вопросов пользователей:

На основании действий/ошибок пользователей;
Вопрос-ответ (виртуальный ассистент).

7.2.Обучение пользователей

Формирование индивидуального плана обучения на основании анализа ошибок и вопросов конкретного пользователя.

8.Скрипты

8.1.Проверка корректности написания кода

8.2.Формирование скриптов/плагинов под запрос

Получился 41 вариант использования ИИ в сфере проектирования. Для реализации потребуется обучение ИИ.

Как обучать ИИ?

Есть несколько вариантов обучения ИИ: с учителем (на вход подаётся информация с определенной связкой от учителя), без учителя (ИИ самостоятельно формирует связи), на основе поощрения/наказания (человек говорит, когда ИИ ведет себя правильно/неправильно).

Что анализирует ИИ?

Атрибуты элемента модели, такие как наименования, единицы измерения, список параметров.
Устанавливает связи с кодом по классификатору.
Какой результат?

ИИ может проверить правильность заполнения кода по классификатору.
ИИ может предложить значение для заполнения кода по классификатору для элемента.

Плюсы и минусы применения ИИ в проектировании

Использование ИИ в проектировании имеет как преимущества, так и недостатки.

ИИ способен анализировать большой объем информации в короткий промежуток времени. Это позволяет находить наиболее эффективные и инновационные проектные решения, снизить вероятность ошибок на стройке. Всё перечисленное сокращает затраты и время на проектирование, а также повышает качество выпускаемой документации. Ни к этому ли мы стремимся?

Типичная ситуация в проектировании: сроки горят, людей не хватает, качество проектирования падает, люди перерабатывают. Применение ИИ решает проблему ограниченности ресурсов и повышает производительность компании. Более того, инженеры-проектировщики могут сосредоточиться на более сложных и творческих задачах за счёт передачи времязатратных задач ИИ.

источник - здесь

[samsony1]

VK планирует запустить собственную систему защиты от DDoS-атак на основе искусственного интеллекта

Холдинг VK намерен внедрить в большинство продуктов компании, среди которых «VK Видео», ОК, «Дзен», Mail и другие, собственную систему защиты от DDoS-атак и бот-активности. Решение будет построено на основе искусственного интеллекта. Ранее эти сервисы защищались комплексом решений, включая продукты ИБ-вендоров.

По словам представителя VK, ИИ-модели обучены на обезличенных и обобщенных данных о поведении пользователей каждого сервиса компании. Ожидается, что они позволят выявлять на ранних стадиях вредоносный трафик, в том числе тот, который не отличается от органического. Кроме того, система должна будет определять программы-парсеры, брутфорсеры и другую активность.

Заместитель генерального директора ГК «Гарда» Рустэм Хайретдинов отметил, что в случае с VK специфика атак заключается в том, что злоумышленники «не заливают сервис трафиком», а делают много незаметных в общем трафике операций, каждая из которых выглядит как легитимная. По его мнению, «такое решение вряд ли выйдет на рынок, поскольку изначально разрабатывается для конкретной платформы, ее адаптация может стоить соизмеримо с разработкой новой».

Вице-президент по стратегии и инновациям МТС Евгений Черешнев рассказал, что борьба с DDoS-атаками обычно не требует ИИ, поскольку «это больше вопрос системной логики управления потоками данных и доступных серверных мощностей». При этом для защиты от ботов без применения ИИ не обойтись, и использование таких инструментов выглядит закономерным, считает он.

источник - здесь

[samsony1]

Нейро́нная сеть (также иску́сственная нейро́нная сеть, ИНС, или просто нейросе́ть) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.

1. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа;
2. С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации;
3. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники;
4. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма;
5. С точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннекционизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумлённых», частично искажённых данных.

источник - здесь

[samsony1]

Росреестр внедрил ИИ для регистрации сделок с недвижимостью в 83 регионах России

Росреестр внедрил систему искусственного интеллекта для регистрации сделок с недвижимостью в 83 регионах страны, сообщают РИА Новости Недвижимость со ссылкой на слова главы ведомства Олег Скуфинский на XXV Международном жилищном конгрессе. В Москве планируется начать использование новой технологии до конца текущего года.
По словам Скуфинского, система представляет собой цифрового помощника регистратора под названием "Ева". Уже в 83 регионах этот помощник помогает автоматизировать процесс регистрации сделок с недвижимостью, а в столице его запуск запланирован на ближайшие месяцы.
Цифровой помощник значительно ускоряет процесс правовой экспертизы документов. Если ранее государственным регистраторам на проверку документации требовалось в среднем 30-40 минут, то с помощью "Евы" анализ документов занимает всего 15 секунд. Этот новый подход позволит повысить эффективность работы Росреестра и ускорить обработку сделок с недвижимостью по всей стране.

источник - здесь

[samsony1]

Искусственный интеллект в архитектурно-градостроительном проектировании

книга - здесь

[samsony1]

Искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML), предиктивная аналитика (Predictive Analytics)

Обработка данных информационной базы, датчиков с оборудования, голоса и изображений (включая потоковое видео), неструктурированных данных методами машинного обучения — алгоритмами, способными самостоятельно обучаться на исторических данных информационной системы и других источниках данных, обобщать их и строить правила для обработки новой информации.

Решения фирмы «1С» включают прикладной функционал, использующий взаимодействие с сервисами машинного обучения, ряд решений включает поставляемые модели для возможности развертывания на инфраструктуре предприятия. С использованием машинного обучения реализованы различные кейсы: распознавание первичных документов, прогнозирование продаж, голосовой ввод данных для работы с процессами и документами, прогнозирование отказов оборудования и многие другие.

подробнее - здесь

[samsony1]

Microsoft внедрила ИИ в Блокнот и Paint для пользователей из шести стран

Microsoft значительно усовершенствовала текстовый редактор «Блокнот», добавив в него новые функции, работающие с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Эта информация была опубликована изданием The Verge. Новые возможности уже стали доступны участникам бета-тестирования в программе Windows Insider. В частности, функция под названием Rewrite позволяет переписывать выбранные фрагменты текста в соответствии с заданными параметрами, такими как сокращение, удлинение или изменение стиля повествования.

Для использования данной функции требуется выделить текст, щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать опцию «Переписать» из выпадающего меню. После этого пользователю необходимо ввести свой запрос в появившемся диалоговом окне. Система предложит три альтернативных варианта текста. Следует отметить, что для работы эта опция требует активного подключения к интернету, так как запросы обрабатываются на облачных серверах компании. На данный момент функция доступна для пользователей находящихся в США, Франции, Великобритании, Канаде, Италии и Германии.

Параллельно с этим обновлениям, Microsoft также усовершенствовала графический редактор Paint. Новая функция Generative Fill позволяет добавлять на изображения дополнительные объекты на основе введенного запроса.

В начале октября стало известно, что редактор WordPad был исключен из последней версии Windows 11. Как пояснили специалисты из Digital Trends, это связано с устареванием программы и решением компании удалить её из системы.

источник - здесь

[samsony1]

ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ VS ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: СОПЕРНИКИ ИЛИ СОЮЗНИКИ

Роль искусственного интеллекта в проектировании: возможно ли его применение, для чего и в каких пределах

Компания «Топ Системы» в рамках популяризации темы о PLM-решениях и инженерном ПО среди различной аудитории запустила проект "Просто о сложном" на РБК, в котором во время интервью с экспертами обсуждаются тренды в области PLM и CAD-систем и вопросы развития самого комплекса T-FLEX PLM в соответствии с этими трендами и с учетом текущей ситуации в отечественной промышленности. Представляем вам мнение эксперта по теме "Параметризация vs искусственный интеллект": возможно ли его применение, для чего и в каких пределах – ответы на эти вопросы дает Богдан Ключников.

источник - здесь

[samsony1]

«Т-Банк» запустил первого в России телефонного ИИ-секретаря для глухих и слабослышащих


«Т-Банк» запустил первого в России телефонного ИИ-секретаря для глухих и слабослышащих клиентов. Секретарь позволяет пользователям с частичной или полной потерей слуха поддерживать общение с собеседником по телефону без посторонней помощи благодаря технологиям искусственного интеллекта. Новый ИИ-помощник бесплатный и доступен клиентам «Т-Банка» с любым мобильным оператором на территории всей страны. Об этом CNews сообщили представители «Т-Банка».

Миссия нового «Секретаря» — убрать барьер в общении по телефону у глухих и слабослышащих пользователей. Он обучен принимать входящие звонки, в том числе с неизвестных номеров, оперативно переводить аудиозапись в текст и отправлять пользователю расшифровку звонка. Благодаря этому клиенты «Т-Банка» с полной или частичной потерей слуха могут самостоятельно общаться не только в мессенджерах, но и по телефону. Также ИИ-секретарь предупреждает абонента об особенностях слуха у собеседника и предлагает альтернативные способы связи с ним.

Новый «Секретарь» разработан Центром искусственного интеллекта «Т-Банка» на базе технологий трех платформ. С помощью «T-Bank VoiceKit» — одной из ведущих на рынке систем распознавания и синтеза речи — он умеет распознавать речь и быстро переводить аудиозапись в текстовое сообщение. А технологии «Т-Мобайла» и антифрод-технологии «Т-Защиты» позволяют «Секретарю» блокировать нежелательные спам-звонки и звонки телефонных мошенников.

В разработке «Секретаря» принимали участие профильные эксперты и DEAFON — сервис для глухих и слабослышащих с поддержкой на жестовом языке. Совместно со специалистами были разработаны скрипты ответов Секретаря и проведены многочисленные тесты.

Максим Исаев, советник президента общероссийской общественной организации инвалидов «Всероссийское общество глухих» (ОООИ ВОГ) по техническим средствам реабилитации: «Создание первого в России ИИ-секретаря для глухих и слабослышащих людей — важный шаг в направлении цифровой доступности и социальной интеграции людей с нарушениями слуха. Особенно ценно, что при разработке сервиса были привлечены профильные эксперты, а бесплатность сервиса и его доступность для клиентов любых операторов делает это решение действительно инклюзивным. Мы надеемся, что появление такого сервиса станет примером для других компаний и будет способствовать созданию более доступной среды для глухих и слабослышащих граждан России. ВОГ готово к дальнейшему сотрудничеству с «Т-Банком» для совершенствования этой важной технологии».

Секретарь работает на территории всей страны, а подключить его можно бесплатно к любому номеру, даже если абонент не клиент «Т-Мобайла». Для этого нужно зайти в мобильное приложение «Т-Банка», написать в чат поддержки фразу «Секретарь для глухих» и следовать видеоинструкции. Для удобства пользователей инструкция записана на русском жестовом языке — на ней глухой клиент «Т-Банка» рассказывает, как работает «Секретарь», а также пошагово описывает способ его активации.

источник - здесь

[samsony1]

В Тюмени к системе распознавания лиц подключили 452 дорожные видеокамеры

В Тюмени для повышения безопасности запустили пилотный проект по подключению дорожных видеокамер к системе распознавания лиц с помощью искусственного интеллекта.
Внедрением занимается Единый центр хранения и обработки данных систем видеонаблюдения Тюменской области (ИС ЕЦХД).
К модулю подключены 452 видеокамеры на тюменских дорогах из 6140.
Отмечается, что число камер с распознаванием лиц будет корректироваться с учетом потребности полицейских и сотрудников РУФСБ.

источник - здесь