Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Бонусы под елкой!». Спешите получить бонус до 6% за закупку периферии Acer. Новым партнерам предусмотрен дополнительный бонус. В акции принимают участие: клавиатуры, мыши, коврики, наушники, презентеры, рюкзаки и сумки для ноутбука. Период ...
Уважаемые партнеры! Treolan предлагает вам принять участие в программе по телефонам Fanvil. Совершая закупку телефонов Fanvil в Treolan, вы можете получить подарочные карты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
1 дилер, максимально увеличивший закупки продукции Бастион в период проведения акции в процентном соотношении к предыдущему периоду*, но не менее 2 000 000 руб., получит бонус 160 000 руб. 6 дилеров, максимально увеличившие закупки продукции Бастион в период проведения акции в процентном ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции! В период с 20.10 по 20.11.25 г. закупайте СВЧ и мини-печи Hyundai, Vitek и STARWIND и получите бонус до 400 руб. за каждую приобретенную позицию. - Минимальная сумма заказа – 100 единиц товара (любые позиции). - ...
Уважаемые партнеры! Спешим поделиться отличной новостью: мы запускаем акцию на популярное оборудование Newland, которое уже доступно прямо с нашего склада! Это прекрасная возможность оперативно обновить ваш парк техники и получить дополнительные преимущества. В рамках специального предложения мы ...
Металлургическая компания ЕВРАЗ при поддержке практики Advanced Analytics GlowByte пропилотировала внедрение в свою ModelOps-инфраструктуру решения Kolmogorov Predicate для задач распределенного real-time-мониторинга качества работы ML-моделей. Об этом сообщили представители GlowByte. ПО Kolmogorov AI разработано российским вендором Data Sapience. Система Kolmogorov Predicate расширяет возможности корпоративной платформы ModelOps в ЕВРАЗе, позволяет контролировать и анализировать работу моделей машинного обучения в реальном времени даже при условии использования их в ряде алгоритмов математической оптимизации, когда количество предсказаний в секунду может превышать десятки тысяч. Расчет метрик мониторинга производится асинхронно с сервисами исполнения моделей и никак не влияет на их работу. Такой подход позволяет сохранять оперативность мониторинга и при этом не перегружать сервисы исполнения моделей. Решение легко интегрируется в существующие Python-пайплайны обучения моделей. Благодаря этому система позволяет быстро подключать мониторинг не только для новых моделей, но и для уже работающих в рамках информационных систем моделей, внутри платформ OpenShift или Kubernetes. Система предоставляет гибкие возможности по конфигурированию метрик и их мониторингу, используя интуитивно понятный пользовательский интерфейс. «В связи с активной адаптацией технологий анализа данных и искусственного интеллекта возможность оперативного мониторинга и управления моделями машинного обучения и ... читать далее.
