Потомственный кубанский казак. Работает на заказ и для души, на вырученные деньги строит Храм в родовом хуторе. Пишет маслом по холсту, кистью и мастихином, жанр разный, много времени уделяет работам добиваясь качества.
https://www.rlocman.ru/news/new.html?di=584085 Микрон выпустил пилотную партию первого российского чипа MIK_NT1025M для радиочастотных идентификационных (RFID) меток дальнего действия, предназначенных для маркировки различных объектов в целях их идентификации и развития цифровых сервисов. Ультравысокочастотный (UHF) чип серии MIK_NT1025M представляет собой однокристальный микроконтроллер с пользовательской памятью 64-бит и памятью EPC 192 бит, что позволяет записать в метку как уникальный идентификатор, так и специфические параметры маркированного объекта. «Таким образом, Микрон укрепляет свои позиции лидера отрасли, предложив рынку новый отечественный чип, который позволит полностью локализовать производство RFID меток на территории Российской Федерации, как для государственных проектов, так и для цифровизации производства в соответствии с задачами программы «Цифровая экономика», - сообщил первый заместитель генерального директора-операционный директор ПАО «Микрон» Виталий Студитских. – Также мы видим определенный экспортный потенциал, так как в мире менее десяти компаний в настоящее время массово производят чипы для UHF меток, и мы теперь одни из них». «RFID – одна из базовых технологий, которая используется при идентификации объектов физического мира для их интеграции в цифровую экономику и имеет широкое применение в различных отраслях - от логистики до автоматизации производства, – прокомментировал руководитель проектов ПАО «Микрон» Владислав Силантьев. - Данный микрочип позволит успешно заместить используемые аналоги зарубежных производителей. Он является физической основой решений и систем умного города и умного производства, маркировки различных объектов, управления доступом и многого другого». Использование микросхем отечественного производства гарантирует отсутствие недекларированных возможностей и обеспечивает надежное хранение данных и информационную безопасность. Новый микрочип Микрона в составе метки считывается на расстояниях до 10 метров, что позволяет применять его для решений широкого спектра задач, таких как автоматизация производства, прослеживаемость товоропотоков, логистический, торговый и складской учет, инвентаризация, контроль контрафакта, безопасность и контроль доступа, управление технологическими линейками и эксплуатацией устройств, а также в любых других системах, предназначенных для цифровизации производственных и бизнес-процессов, сквозной аналитики и прикладных технологических решений. Стоимость микрочипа сопоставима с аналогами зарубежных компаний соответствующего функционала. По данным RAIN RFID Alliance, рост потребления RFID меток в 2018 году составил 23% к предыдущему году. Основные отрасли применения RFID технологий: авиация, электроника, пищепром, здравоохранение, логистика, производство, упаковка и ритейл. Согласно прогнозам Альянса, объемы потребления меток будут расти и далее. mikron.ru
https://www.rlocman.ru/news/new.html?di=583057 В России создан первый специализированный нейросетевой процессор NСore 19-02-2019 https://www.rlocman.ru/news/new.html?di=583057 В начале февраля 2019 года Московский физико-технический институт (МФТИ) сообщил о создании в кооперации с ГосНИИАС и ИНЭУМ первого образца российского специализированного нейросетевого процессора для энергоэффективного выполнения алгоритмов машинного обучения, основанных на математическом аппарате глубоких нейронных сетей. Проект получил название NCore ("энкор"). Расскажем о нем подробнее. Для чего нужен такой процессор? Конечно не для игр, а для серьезных и важных задач. Как говорят разработчики, для автоматического решения интеллектуальных задач в области распознавания изображений и человеческой речи, управления беспилотными автомобилями и многих других целей сегодня широко используются алгоритмы машинного обучения, основанные на глубоких нейронных сетях. Такие алгоритмы требуют значительных вычислительных ресурсов, для их выполнения, как правило, используются графические ускорители. При этом энергопотребление графических ускорителей слишком велико для многих мобильных платформ — небольших беспилотных летательных аппаратов, компактных наземных робототехнических комплексов, «умных камер». Поэтому во всем мире сегодня активно развивается направление создания специализированных нейросетевых тензорных процессоров, которые, за счет использования специфических вычислительных свойств нейросетей, способны достигать гораздо более высокой энергоэффективности, чем графические ускорители
Далее
В России появился свой первый тензорный процессор 08-10-2018 https://www.rlocman.ru/news/new.html?di=534681 Отечественная компания IVA Technologies сообщила о создании и прохождении процедуры патентования первого российского тензорного микропроцессора IVA TPU. Тензорный процессор – это разновидность нейронной микросхемы, оперирующей особыми объектами (тензорами), и рассчитанной на выполнение узкого круга математических операций. Он может быть использован при детектировании и классификации изображений, поиске объектов, повышении качества изображений и в других сферах.
Что подразумевают под выделенным словом (ТЕНЗОРЫ)
И для спящих
НОРСИ-ТРАНС запустила в серийное производство оборудование для реализации «Закона Яровой» https://www.rlocman.ru/news/new.html?di=583127 Совместно с представителями подразделений ФСБ России еще в марте 2018 г. на узлах федеральных операторов связи были пройдены испытания систем реализации №374-ФЗ, включая организацию записи и хранения содержимого соединений на базе созданной линейки оборудования «Яхонт-УВМ». По итогам испытаний составлен протокол, подтвердивший соответствие характеристик разработанного оборудования предъявленным техническим требованиям как в части записи и доступа к содержимому голосовой информации, так и в части содержимого соединений сетевого трафика. При поддержке ПАО «ИНЭУМ им. И.С.Брука» (входит в Концерн «Автоматика») в ходе работ по адаптации собственного ПО хранения информации для аппаратно-программной платформы «Эльбрус» компанией НОРСИ-ТРАНС достигнуты характеристики по производительности записи информации и получения записанного содержимого, аналогичные достигнутым на зарубежной аппаратно-программной платформе х86-64. В зависимости от необходимого объема технических средств хранения информации, в соответствии с ПП РФ №455 от 12.04.2018 г. могут применяться различные модели оборудования:
АНТИХРИСТ БУДЕТ ПОМАЗАН В 2019 ГОДУ. РАСШИФРОВКА РАВВИНА
Коронация Антихриста будет в Санкт Петербурге, в Исаакиевском Соборе. Антихрист уже явлен в России!
АНТИХРИСТ БУДЕТ ПОМАЗАН В 2019 ГОДУ. РАСШИФРОВКА РАВВИНА
https://www.youtube.com/watch?v=rYA0W8795LM
Дьявол уже на земле
https://www.youtube.com/watch?v=4zOiuanPswI
Далее,если просмотреть ещё этот ролик:
Коронация Антихриста будет в Санкт Петербурге, в Исаакиевском Соборе. Антихрист уже явлен в России!
https://www.youtube.com/watch?v=2do6Fe8Fh6g
То следует,что антихрист будет коронован в этом году,а явит себя в 2024 году.
Дата просчитана из этих трёх роликов.
Кроме того подтверждается такое настойчивое желание заполучить РПЦ именно Исакиевский собор.
https://www.rlocman.ru/news/new.html?di=583057
В России создан первый специализированный нейросетевой процессор NСore
В начале февраля 2019 года Московский физико-технический институт (МФТИ) сообщил о создании в кооперации с ГосНИИАС и ИНЭУМ первого образца российского специализированного нейросетевого процессора для энергоэффективного выполнения алгоритмов машинного обучения, основанных на математическом аппарате глубоких нейронных сетей. Проект получил название NCore ("энкор"). Расскажем о нем подробнее.
Для чего нужен такой процессор?
Конечно не для игр, а для серьезных и важных задач. Как говорят разработчики, для автоматического решения интеллектуальных задач в области распознавания изображений и человеческой речи, управления беспилотными автомобилями и многих других целей сегодня широко используются алгоритмы машинного обучения, основанные на глубоких нейронных сетях. Такие алгоритмы требуют значительных вычислительных ресурсов, для их выполнения, как правило, используются графические ускорители. При этом энергопотребление графических ускорителей слишком велико для многих мобильных платформ — небольших беспилотных летательных аппаратов, компактных наземных робототехнических комплексов, «умных камер». Поэтому во всем мире сегодня активно развивается направление создания специализированных нейросетевых тензорных процессоров, которые, за счет использования специфических вычислительных свойств нейросетей, способны достигать гораздо более высокой энергоэффективности, чем графические ускорители.
Где будут выпускать российский NCore?
Первые опытные образцы процессора сделаны на зарубежной фабрике по проектным нормам 65 нм, однако в ближайшее время представляется возможным организовать выпуск новинки на отечественном предприятии «Микрон» в Зеленограде. Как говорят в МФТИ, российские ученые разработали основные элементы – процессорные ядра, интерфейсы и основное программное обеспечение: «В частности, наше программное обеспечение для трансляции алгоритмов позволяет отконвертировать нейросеть для запуска ее на системе непосредственно из популярных фреймворков машинного обучения. Сейчас у нас есть прототип системы, изготовленный в кремнии по довольно грубой, по современным меркам, технологии — 65 нм=0,000065 милиметра. В дальнейшем мы планируем использовать наши ядра в качестве составных элементов систем на кристалле».
Как проект будет развиваться дальше?
Особо стоит заметить, что первый российский специализированный нейросетевой процессор NCore по достигнутому уровню энергоэффективности сравним с графическими ускорителями, производимыми по проектным нормам 28 нм и менее. Масштабирование разработанной архитектуры при разработке отечественных нейросетевых процессоров с «тонкими» проектными нормами позволит обеспечить научно-технический паритет в области разработки специализированных тензорных процессоров для алгоритмов машинного обучения. В рамках проекта ведется создание автоматического транслятора алгоритмов машинного обучения, разработанных в популярных пакетах TensorFlow, Caffe, Keras. Такая унификация позволит пользователям работать в привычных для них средах.
Первые тесты нового процессора для потенциальных заказчиков запланированы уже на весну 2019 года.
tehnoomsk.ru
частота работы мозга человека в пределах 10-12 гигогерц.
На 21 минуте чётко указан высший предел работы 5G до 20 гигогерц.
Это на прямую будут управлять вами,через компьютор.Кроме того повышая частоту до 20 гегогерц можно из вашего мозга следать исключительное жаркое без применения каких либо жиров.
О чём предупредил нас почивший Девид Рокфеллер:" Когда мы будем "уходить"-то громко хлопнем дверью".
https://www.rlocman.ru/news/new.html?di=583057
В России создан первый специализированный нейросетевой процессор NСore
В начале февраля 2019 года Московский физико-технический институт (МФТИ) сообщил о создании в кооперации с ГосНИИАС и ИНЭУМ первого образца российского специализированного нейросетевого процессора для энергоэффективного выполнения алгоритмов машинного обучения, основанных на математическом аппарате глубоких нейронных сетей. Проект получил название NCore ("энкор"). Расскажем о нем подробнее.
Для чего нужен такой процессор?
Конечно не для игр, а для серьезных и важных задач. Как говорят разработчики, для автоматического решения интеллектуальных задач в области распознавания изображений и человеческой речи, управления беспилотными автомобилями и многих других целей сегодня широко используются алгоритмы машинного обучения, основанные на глубоких нейронных сетях. Такие алгоритмы требуют значительных вычислительных ресурсов, для их выполнения, как правило, используются графические ускорители. При этом энергопотребление графических ускорителей слишком велико для многих мобильных платформ — небольших беспилотных летательных аппаратов, компактных наземных робототехнических комплексов, «умных камер». Поэтому во всем мире сегодня активно развивается направление создания специализированных нейросетевых тензорных процессоров, которые, за счет использования специфических вычислительных свойств нейросетей, способны достигать гораздо более высокой энергоэффективности, чем графические ускорители.
Где будут выпускать российский NCore?
Первые опытные образцы процессора сделаны на зарубежной фабрике по проектным нормам 65 нм, однако в ближайшее время представляется возможным организовать выпуск новинки на отечественном предприятии «Микрон» в Зеленограде. Как говорят в МФТИ, российские ученые разработали основные элементы – процессорные ядра, интерфейсы и основное программное обеспечение: «В частности, наше программное обеспечение для трансляции алгоритмов позволяет отконвертировать нейросеть для запуска ее на системе непосредственно из популярных фреймворков машинного обучения. Сейчас у нас есть прототип системы, изготовленный в кремнии по довольно грубой, по современным меркам, технологии — 65 нм=0,000065 милиметра. В дальнейшем мы планируем использовать наши ядра в качестве составных элементов систем на кристалле».
Как проект будет развиваться дальше?
Особо стоит заметить, что первый российский специализированный нейросетевой процессор NCore по достигнутому уровню энергоэффективности сравним с графическими ускорителями, производимыми по проектным нормам 28 нм и менее. Масштабирование разработанной архитектуры при разработке отечественных нейросетевых процессоров с «тонкими» проектными нормами позволит обеспечить научно-технический паритет в области разработки специализированных тензорных процессоров для алгоритмов машинного обучения. В рамках проекта ведется создание автоматического транслятора алгоритмов машинного обучения, разработанных в популярных пакетах TensorFlow, Caffe, Keras. Такая унификация позволит пользователям работать в привычных для них средах.
Первые тесты нового процессора для потенциальных заказчиков запланированы уже на весну 2019 года.
tehnoomsk.ru
