С 12 января по 31 марта покупайте мониторы PHILIPS-AOC и получите возможность отправиться в увлекательное путешествие! Ваучеры на путешествие получат 10 партнеров, сделавших наибольший объем закупок за период проведения программы
Покупайте продукцию GP в период акции и получайте бонусы по схеме: Сумма отгрузки, в руб. Фиксированный бонус, в руб. 50 000 – 149 999 - 3 000 150 000 – 299 999 - 8 000 300 000 – 399 999 - 15 000 более 400 000 - 25 000 Регистрация обязательна! Чтобы получить бонус, вам необходимо ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Подключаем бонусы». Закупайте сетевое оборудование Digma в период действия акции и получите бонус 4 000 руб. за каждые 100 000 руб. отгрузок. Период действия акции: 01 февраля – 31 марта 2026 г.* За подробной ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Подключаем бонусы». Закупайте сетевое оборудование Digma в период действия акции и получите бонус 4 000 руб. за каждые 100 000 руб. отгрузок. Период действия акции: 01 февраля – 31 марта 2026 г.* За подробной ...
Закупите продукцию брендов BEKO, Indesit, Hotpoint, Stinol за период проведения программы и получите главный приз – поездку на космодром Байконур на двоих! Станьте очевидцем запуска ТГК «Прогресс МС- 36»
До недавнего времени большинство предприятий рассматривали данные реального времени как нечто, к чему обращаются только в случае крайней необходимости. Они находились на периферии корпоративной архитектуры. Однако ситуация изменилась: данные и аналитика реального времени стали ключевой темой усилий по модернизации предприятий и анонсов инфраструктуры данных, сообщает портал BigDataWire. В прошлом году Confluent и Databricks объединили усилия, чтобы преодолеть разрыв в данных для искусственного интеллекта. Партнерство построено вокруг уровня данных в движении для конвейеров ИИ. Snowflake и Ataccama сотрудничают в области обеспечения доверия к данным реального времени для корпоративного ИИ. Данные реального времени также являются ключевой темой в научной ИИ-сфере. Исследователи теперь в значительной степени склоняются к анализу данных по мере их поступления вместо анализа пакетных данных позже. В условиях резкого роста объемов данных Брукхейвенская национальная лаборатория внедрила ИИ в физические конвейеры. Берклиевская лаборатория связала детекторы с суперкомпьютерами для анализа данных ядерной физики в реальном времени. Как в корпоративном секторе, так и в науке общая нить одна и та же. Данные все чаще используются в момент принятия решений, независимо от того, принимаются ли эти решения людьми, программным обеспечением или системами ИИ. Почему использование реального времени перешло из разряда крайних случаев в разряд стандартных? Чтобы лучше понять этот сдвиг, давайте ... читать далее.
