د ګارټینر چارټ د ټیکنالوژۍ صنعت کې د خلکو لپاره د عالي فیشن نندارتون په څیر دی. د دې په لیدو سره ، تاسو کولی شئ دمخه ومومئ چې کوم ټکي پدې فصل کې خورا مشهور دي او تاسو به په راتلونکو کنفرانسونو کې څه واورئ.

موږ په دې ګراف کې د ښکلو کلمو تر شا څه دي، نو تاسو کولی شئ په ژبه هم خبرې وکړئ.

د پیل کولو لپاره، یوازې یو څو ټکي چې دا څه ډول ګراف دی. هر کال د اګست په میاشت کې، مشورتي اداره ګارټینر یو راپور خپروي - ګارټینر هایپ وکر. په روسیه کې، دا یو "هایپ وکر" دی، یا په ساده ډول، هایپ. 30 کاله دمخه، د عامه دښمنانو ګروپ ریپرانو سندرې وویل: "په هیپ باور مه کوئ." باور وکړئ یا نه، دا یوه شخصي پوښتنه ده، مګر دا لږ تر لږه د دې کلیمو پوهیدلو ارزښت لري که تاسو د ټیکنالوژۍ په ډګر کې کار کوئ او غواړئ نړیوال رجحانات وپیژنئ.

دا د یوې ځانګړې ټیکنالوژۍ څخه د خلکو د توقعاتو ګراف دی. د ګارټینر په وینا، په مثالي توګه، ټیکنالوژي د 5 مرحلو څخه تیریږي: د ټیکنالوژۍ پیل، د توقیف لوړوالی، د مایوسۍ دره، د روښانتیا سلیپ، د تولید سطحه. مګر دا هم پیښیږي چې دا د "مایوسۍ په دره" کې ډوبیږي - تاسو کولی شئ خپل مثالونه په اسانۍ سره په یاد ولرئ ، ورته بټکوین واخلئ: په پیل کې د "راتلونکي پیسو" په توګه لوړ پوړ ته رسیدل ، دوی په چټکۍ سره ښکته کیږي کله چې د ټیکنالوژۍ نیمګړتیاوې څرګنده شوه، لومړی د معاملو په شمیر محدودیتونه او د بټکوین تولید لپاره د بریښنا لوی مقدار ته اړتیا ده (کوم چې دمخه د چاپیریال ستونزې لري). او البته ، موږ باید هیر نکړو چې د ګارټینر چارټ یوازې یوه وړاندوینه ده: دلته ، د مثال په توګه ، تاسو کولی شئ تفصيلي ولولئ مقاله، چیرې چې خورا په زړه پوري نیمګړې وړاندوینې ترتیب شوي.

نو، راځئ چې د نوي ګارټینر چارټ ته لاړ شو. ټیکنالوژي په 5 لوی موضوعاتي ګروپونو ویشل شوي دي:

1. پرمختللي AI او Analytics
2. پوسټ کلاسیک کمپیوټري او کمیسون
3. حساسیت او خوځښت
4. وده شوی انسان
5. ډیجیټل ایکوسیستمونه

1. پرمختللي AI او Analytics

په تیرو 10 کلونو کې موږ د ژورې زده کړې ترټولو ښه ساعت لیدلی دی. دا شبکې واقعیا د دوی د دندو لپاره مؤثره دي. په 2018 کې، Yann LeCun، Geoffrey Hinton او Yoshua Bengio د دوی د موندنو لپاره د تورینګ جایزه ترلاسه کړه - ترټولو معتبره جایزه، د کمپیوټر ساینس کې د نوبل جایزې سره ورته ده. نو، په دې سیمه کې اصلي رجحانات، کوم چې په چارټ کې ښودل شوي:

۱.۱. د زده کړې لیږد

تاسو له سکریچ څخه عصبي شبکه نه روزئ ، مګر دمخه روزل شوی یو واخلئ او یو بل هدف یې وټاکئ. ځینې ​​​​وختونه دا د شبکې برخې بیا روزنې ته اړتیا لري، مګر ټوله شبکه نه، کوم چې خورا ګړندی وي. د مثال په توګه، د چمتو شوي عصبي شبکه ResNet50 اخیستل، چې په ImageNet1000 ډیټاسیټ کې روزل شوي، تاسو به یو الګوریتم ترلاسه کړئ چې کولی شي په عکس کې ډیری مختلف شیان په خورا ژوره کچه طبقه بندي کړي (د عصبي 1000 پرتونو لخوا رامینځته شوي ځانګړتیاو پراساس 50 ټولګي. شبکه). مګر تاسو اړتیا نلرئ دا ټوله شبکه وروزو، کوم چې میاشتې وخت نیسي.

В آنلاین کورس سامسنګ "عصبي شبکې او کمپیوټر لید"، د بیلګې په توګه، په پای کې د کاګل دنده د پلیټونو په پاکو او ناپاکو طبقه بندی کولو سره، یوه طریقه په ډاګه کیږي چې په 5 دقیقو کې تاسو ته ستاسو په اختیار کې یو ژور عصبي شبکه درکوي چې د پاکو پلیټونو څخه د ناپاکو تختو توپیر کولو توان لري، د پورته تشریح شوي جوړښت سره سم جوړ شوی. اصلي شبکه نه پوهیدله چې پلیټونه څه دي، دا یوازې د سپي څخه د مرغیو توپیر کول زده کړل (وګورئ ImageNet).

سرچینه: آنلاین کورس سامسنګ "عصبي شبکې او کمپیوټر لید"

د لیږد زده کړې لپاره تاسو اړتیا لرئ پوه شئ چې کوم طریقې کار کوي او کوم چمتو شوي بنسټیز جوړښتونه شتون لري. په ټولیز ډول، دا د ماشین زده کړې د عملي غوښتنلیکونو راڅرګندیدل خورا ګړندي کوي.

1.2. تولیدي مخالفې شبکې (GAN)

دا د هغو قضیو لپاره دی کله چې زموږ لپاره د زده کړې هدف رامینځته کول خورا ستونزمن وي. څومره چې کار ریښتیني ژوند ته نږدې وي ، هومره یې زموږ لپاره د پوهیدو وړ وي ("د بستر میز راوړو") ، مګر د تخنیکي کار په توګه یې رامینځته کول خورا ګران دي. GAN یوازې یوه هڅه ده چې موږ له دې ستونزې وژغورو.

دلته دوه شبکې کار کوي: یو یې جنراتور (جنراتور) دی، بل یې توپیر کوونکی (مخالف) دی. یوه شبکه د ګټورو کارونو ترسره کول زده کوي (د انځورونو طبقه بندي کول، غږونه پیژني، کارتونونه رسم کړي). او بله شبکه د دې شبکې درس ورکول زده کوي: دا ریښتیني مثالونه لري، او دا د ریښتینې نړۍ د شیانو (روزنې سیټ) سره د ریښتیني مهمو ژورو ځانګړتیاو پراساس د شبکې د تولیدي برخې محصولاتو پرتله کولو لپاره د پخوانۍ نامعلوم پیچلي فارمول موندلو زده کوي. : د سترګو شمیر، د میازاکي سټایل ته نږدې والی، د انګلیسي تلفظ سم کړئ.

د anime کرکټرونو رامینځته کولو لپاره د شبکې پایلې مثال. سرچینه

مګر، البته، هلته د معمارۍ جوړول ستونزمن کار دی. یوازې د نیورونونو اچول کافي ندي، دوی باید چمتو شي. او تاسو باید د اونیو لپاره مطالعه وکړئ. د سامسنګ مصنوعي استخباراتو مرکز کې زما همکاران د GAN موضوع باندې کار کوي؛ دا د دوی یو له مهمو څیړنو پوښتنو څخه دی. د مثال په توګه، دا ډول پراختیا: د تولیدي شبکو کارول د متغیر پوزونو سره د خلکو ریښتیني عکسونو ترکیب کولو لپاره - د مثال په توګه ، د مجازی فټینګ خونه رامینځته کول ، یا د مخ ترکیب کول ، کوم چې کولی شي د معلوماتو مقدار کم کړي چې د لوړ کیفیت ویډیو ډاډ ترلاسه کولو لپاره زیرمه کولو یا لیږدولو ته اړتیا لري. مخابرات، خپرونې یا د شخصي معلوماتو ساتنه.

سرچینه

1.3. د تشریح وړ AI

د ځینو نادرو کارونو لپاره، په ژورو جوړښتونو کې پرمختګ ناڅاپه د ژورو عصبي شبکو وړتیاوې د انسان وړتیاوو ته نږدې کړې. اوس د دې ډول دندو د لړۍ د زیاتولو لپاره جګړه روانه ده. د مثال په توګه، د روبوټ ویکیوم کلینر کولی شي په اسانۍ سره د سر په ناسته کې پیشو له سپي څخه توپیر وکړي. مګر د ژوند په ډیری شرایطو کې، هغه به ونه توانیږي چې د کتان یا فرنیچر په مینځ کې ویده شوې پیشو ومومي (په هرصورت، زموږ په څیر، په ډیری مواردو کې ...).

د ژورو عصبي شبکو د بریالیتوب لامل څه دی؟ دوی د ستونزې نمایندګۍ رامینځته کوي نه د معلوماتو پراساس چې "په پټو سترګو لیدل کیږي" (د عکس پکسلز ، د غږ حجم کې بدلون ...) ، مګر د عصبي شبکې د څو سوو پرتونو لخوا د دې معلوماتو دمخه پروسس کولو وروسته ترلاسه شوي ځانګړتیاو باندې. له بده مرغه، دا اړیکې کیدای شي بې معنی، متضاد وي، یا د اصلي ډیټا سیټ کې د نیمګړتیاو نښې ولري. د مثال په توګه، د کمپیوټر یوه کوچنۍ لوبه ده چې په استخدام کې د AI بې فکره کارول د دې لامل کیدی شي د غوره فټ بقا.

د عکس ټیګ کولو سیسټم هغه سړی چې پخلی کوي د یوې میرمنې په توګه لیبل کړی ، که څه هم په عکس کې سړی واقعیا یو سړی دی (سرچینه). دا پام شو په ویرجینیا انسټیټیوټ کې.

د پیچلو او ژورو اړیکو تحلیل کولو لپاره چې موږ ډیری وختونه نشو کولی خپل ځان جوړ کړو، د تشریح وړ AI میتودونو ته اړتیا ده. دوی د ژورو عصبي شبکو ځانګړتیاوې تنظیموي ترڅو د روزنې وروسته، موږ کولی شو داخلي نمایندګي تحلیل کړو چې شبکه یې زده کړې، د دې پر ځای چې یوازې په پریکړه باندې تکیه وکړي.

1.4. Edge Analytics / AI

د ایج کلمې سره هرڅه په لفظي ډول لاندې معنی لري: د بادل/سرور څخه د پای وسیلې/د دروازې کچې ته د الګوریتم برخې لیږدول. دا ډول الګوریتم به ګړندی کار وکړي او د دې عملیاتو لپاره به مرکزي سرور سره پیوستون ته اړتیا ونلري. که تاسو د "پتلي پیرودونکي" له خلاصون سره آشنا یاست ، نو دلته موږ دا پیرودونکي یو څه ضعیف کوو.
دا د شیانو انټرنیټ لپاره مهم کیدی شي. د مثال په توګه، که چیرې یو ماشین ډیر تودوخه وي او یخولو ته اړتیا ولري، نو دا معنی لري چې سمدستي دا سیګنال، د نبات په کچه، پرته له دې چې ډاټا بادل ته لاړ شي او له هغه ځایه د شفټ فورمین ته انتظار وکړي. یا بل مثال: د ځان چلولو موټرې کولی شي د مرکزي سرور سره تماس نیولو پرته د ترافیک وضعیت پخپله معلوم کړي.

سرچینه

یا بله بیلګه چې ولې دا د امنیت له نظره مهم دی: کله چې تاسو په خپل تلیفون کې متنونه ټایپ کړئ ، دا هغه ټکي په یاد ساتي چې ستاسو لپاره ځانګړي دي ، نو د تلیفون کیبورډ کولی شي تاسو ته په اسانۍ سره د دوی سره ګړندي کړي - دې ته د وړاندوینې متن ان پټ ویل کیږي. . هر هغه څه چې تاسو یې په خپل کیبورډ کې ټایپ کوئ د معلوماتو مرکز ته لیږل به ستاسو د محرمیت سرغړونه وي او په ساده ډول ناامنه وي. نو ځکه، د کیبورډ روزنه یوازې ستاسو په وسیله کې واقع کیږي.

1.5. AI پلیټ فارم د خدمت په توګه (AI PaaS)

PaaS - Platform-as-a-Service یو سوداګریز ماډل دی په کوم کې چې موږ یو مدغم پلیټ فارم ته لاسرسی ترلاسه کوو، پشمول د دې کلاوډ پراساس ډیټا ذخیره کول او چمتو شوي پروسیجرونه. په دې توګه، موږ کولی شو خپل ځان د زیربناوو له دندو څخه خلاص کړو او په بشپړ ډول د ګټورو شیانو په تولید تمرکز وکړو. د AI دندو لپاره د PaaS پلیټ فارمونو مثال: IBM کلاوډ، مایکروسافټ ازور، د ایمیزون ماشین زده کړه، د ګوګل AI پلیټ فارم.

1.6. د تطبیق ماشین زده کړه (د تطبیق وړ ML)

که موږ مصنوعي هوښیارتیا ته اجازه ورکړو ... تاسو پوښتنه وکړئ - دا څنګه ده؟ ... ایا دا دمخه د دندې سره سمون نه لري؟ ستونزه دا ده: موږ د دې حل کولو لپاره د مصنوعي استخباراتو الګوریتم جوړولو دمخه هره ستونزه په زحمت سره ډیزاین کوو. دوی به تاسو ته ځواب درکړي - دا معلومه شوه چې دا سلسله ساده کیدی شي.

دودیز ماشین زده کړه د خلاصې لوپ په اصولو کار کوي: تاسو ډیټا چمتو کوئ ، د عصبي شبکې (یا کوم څه) سره راشئ ، روزنه وکړئ ، بیا څو شاخصونه وګورئ ، او که تاسو هرڅه خوښ کړئ ، تاسو کولی شئ عصبي شبکه سمارټ فونونو ته واستوئ. - د کارونکي ستونزې حل کړئ. مګر په غوښتنلیکونو کې چیرې چې ډیری ډیټا شتون لري او طبیعت یې په تدریجي ډول بدلیږي ، نورو میتودونو ته اړتیا ده. دا ډول سیسټمونه، چې خپل ځان تطابق او تدریس کوي، په تړلو، د ځان زده کړې لوپونو (تړل شوي لوپ) کې تنظیم شوي، او دوی باید په سمه توګه کار وکړي.

غوښتنلیکونه - دا کیدی شي د سټریم تحلیلونه (سټریم انلایټیکس) وي ، د کوم پراساس چې ډیری سوداګر پریکړې کوي ، یا د تطبیق تولید مدیریت. د اوسني غوښتنلیکونو پیمانه او انسانانو ته د ښه پیژندل شوي خطرونو په پام کې نیولو سره، هغه تخنیکونه چې د دې ستونزې د حل لاره جوړوي ټول د اډپټیو AI تر چتر لاندې راټول شوي.

سرچینه

د دې انځور په لیدلو سره، د دې احساس څخه ځان خلاصول سخت دي چې د راتلونکي پوهانو ډوډۍ مه خورئ - اجازه راکړئ چې روبوټ ته ساه ورکړي ...

پوسټ کلاسیک کمپیوټري او کمیسون

2.1. د پنځم نسل ګرځنده مخابراتو (5G)

دا دومره په زړه پورې موضوع ده چې موږ سمدلاسه تاسو ته زموږ مراجعه کوو مقالې. ښه، دلته یو لنډ لنډیز دی. 5G، د ډیټا لیږد فریکونسۍ په زیاتولو سره به د انټرنیټ سرعت په غیر واقعیت سره چټک کړي. د لنډو څپو لپاره د خنډونو څخه تیریدل خورا ستونزمن دي ، نو د شبکې ډیزاین به په بشپړ ډول توپیر ولري: 500 ځله ډیر بیس سټیشنونو ته اړتیا ده.

د سرعت سره سره، موږ به نوې پدیده ترلاسه کړو: د ریښتیني وخت لوبې د لوړ شوي واقعیت سره، د ټیلی پریزنس له لارې پیچلې دندې ترسره کول (لکه جراحي)، د ماشینونو ترمنځ د اړیکو له لارې په سړکونو کې د پیښو او ستونزمن حالتونو مخنیوی. په ډیر پراسیک یادښت کې: ګرځنده انټرنیټ به په پای کې د ډله ایزو پیښو په جریان کې راټیټ شي، لکه په لوبغالي کې لوبه.

د انځور سرچینه - رویټرز، نینټیک

2.2. د راتلونکي نسل حافظه

دلته موږ د RAM - DDR5 پنځم نسل په اړه خبرې کوو. سامسنګ اعلان وکړ چې د DDR2019 پراساس محصولات به د 5 تر پایه شتون ولري. تمه کیږي چې نوې حافظه به دوه چنده ګړندۍ او دوه چنده ظرفیت ولري پداسې حال کې چې د ورته فارم فاکتور ساتل کیږي ، دا دا دی چې موږ به وکولی شو د خپل کمپیوټر لپاره تر 32GB پورې د حافظې سټیکونه ترلاسه کړو. په راتلونکي کې ، دا به په ځانګړي توګه د سمارټ فونونو لپاره اړوند وي (نوی حافظه به د ټیټ بریښنا نسخه کې وي) او د لپټاپونو لپاره (چیرې چې د DIMM سلاټونو شمیر محدود وي). او د ماشین زده کړه هم لوی مقدار رام ته اړتیا لري.

2.3. د ځمکې د ټیټ مدار سپوږمکۍ سیسټمونه

د درنو، قیمتي، ځواکمنو سپوږمکیو د وړو او ارزانه سپوږمکیو د ځای په ځای کولو نظر له نوي څخه لرې دی او په 90s کې بیرته راڅرګند شو. د څه په هکله "ایلون مسک به ډیر ژر د سپوږمکۍ څخه هرچا ته انټرنیټ توزیع کړي" اوس یوازې سستان نه دي اوریدلي. دلته ترټولو مشهور شرکت ایریډیم دی ، کوم چې د 90 لسیزې په وروستیو کې افلاس شو ، مګر د متحده ایالاتو د دفاع وزارت په لګښت خوندي شو (د روسیې سمارټ کور سیسټم iRidium سره مغشوش نه شو). د ایلون مسک پروژه (Starlink) له یوازینۍ څخه لرې ده - ریچارډ برانسن (OneWeb - 1440 وړاندیز شوي سپوږمکۍ)، بوینګ (3000 سپوږمکۍ)، سامسنګ (4600 سپوږمکۍ)، او نور د سپوږمکۍ په سیالۍ کې برخه اخلي.

په دې سیمه کې شیان څنګه ولاړ دي، اقتصاد هلته څه ښکاري - په لوستلو کې بیاکتنه. او موږ د لومړي کاروونکو لخوا د دې سیسټمونو لومړۍ ازموینې ته انتظار باسو ، کوم چې باید راتلونکي کال ترسره شي.

2.4. د نانوسکل 3D چاپ کول

د 3D چاپ کول، که څه هم دا د هر چا ژوند ته نه دی داخل شوی (په هغه بڼه کې چې د انفرادي کور پلاستيکي فابریکې لخوا ژمنه شوې وه)، سره له دې چې ډیر وخت دمخه د جیکس لپاره د ټیکنالوژۍ ځای پریښود. تاسو کولی شئ د دې حقیقت له مخې قضاوت وکړئ چې د ښوونځي هر ماشوم لږترلږه د 3D مجسمو قلمونو شتون په اړه پوهیږي، او ډیری یې خوب کوي چې د چلونکي او د وتلو لپاره یو بکس واخلي ...

سټیریولیتوګرافي (لیزر 3D پرنټرونه) د انفرادي فوټونونو سره چاپ کولو ته اجازه ورکوي: نوي پولیمر سپړل کیږي چې یوازې دوه فوټونونو ته اړتیا لري ترڅو قوي شي. دا به اجازه ورکړي، په غیر لابراتوار شرایطو کې، په بشپړ ډول نوي فلټرونه، ماونټونه، چشمې، کیپیلري، لینزونه او ... په نظرونو کې ستاسو اختیارونه رامینځته کړئ! او دلته دا د فوتوپولیمریزیشن څخه لرې نه ده - یوازې دا ټیکنالوژي موږ ته اجازه راکوي چې پروسیسرونه او کمپیوټري سرکټونه "چاپ" کړو. سربیره پردې، دا لومړی کال نه دی چې شتون لري د ګرافین 500 nm درې اړخیز جوړښتونو چاپولو ټیکنالوژيمګر د بنسټیز پرمختګ پرته.

سرچینه

3. حس او خوځښت

3.1. خودمختاره موټر چلولو کچه 4 او 5

د دې لپاره چې په اصطلاحاتو کې ګډوډ نه شئ، دا د پوهیدو وړ ده چې د خپلواکۍ کومې کچې توپیر لري (له تفصیل څخه اخیستل شوی مقالې، کوم چې موږ ټول لیوالتیا ته راجع کوو):

کچه 1: د کروز کنټرول: په خورا محدود حالت کې د موټر چلوونکي سره مرسته کوي (د مثال په توګه، موټر په ټاکلي سرعت کې ساتل وروسته له هغه چې چلوونکي خپله پښه له پیډل څخه پورته کوي)
کچه 2: محدود سټیرینګ او بریک مرسته. چلوونکی باید چمتو وي چې نږدې سمدستي کنټرول واخلي. د هغه لاسونه په سټیرینګ ویل کې دي، سترګې یې په سړک کې دي. دا هغه څه دي چې Tesla او جنرال موټرو لا دمخه لري.
دریمه کچه: چلوونکی نور اړتیا نلري چې په دوامداره توګه سړک وګوري. مګر هغه باید هوښیار پاتې شي او د کنټرول اخیستو لپاره چمتو وي. دا هغه څه دي چې په سوداګریزه توګه شتون لرونکي موټرې لا تر اوسه نه لري. ټول اوسني موجود د 3-1 په کچه دي.
څلورمه کچه: ریښتیني اتومات، مګر د محدودیتونو سره: یوازې په یوه پیژندل شوې سیمه کې سفرونه چې په احتیاط سره نقشه شوي او عموما سیسټم ته پیژندل شوي، او د ځانګړو شرایطو لاندې: د بیلګې په توګه، د واورې په نشتوالي کې. وایمو او جنرال موټرو دا ډول پروټوټایپونه لري، او دوی پالن لري چې په څو ښارونو کې یې پیل کړي او په ریښتیني چاپیریال کې یې و ازموي. یاندیکس په سکالکوو او انوپولیس کې د بې پیلوټه ټکسيونو لپاره د ازموینې زونونه لري: سفر د مسافر په څوکۍ کې ناست د انجینر تر څارنې لاندې ترسره کیږي؛ د کال تر پایه، شرکت پالن لري چې خپل بیړۍ 4 بې پیلوټه موټرو ته پراخه کړي.
کچه 5: بشپړ اتوماتیک موټر چلول، د ژوندی چلوونکي بشپړ بدیل. دا ډول سیسټمونه شتون نلري، او دا امکان نلري چې په راتلونکو کلونو کې څرګند شي.

په نږدې راتلونکي کې دا ټول لیدل څومره ریښتیني دي؟ دلته زه غواړم لوستونکي ته مقالې ته واړوم "ولې د 2020 لخوا د روبوټیکسي پیل کول ناممکن دي، لکه څنګه چې ټیسلا ژمنه کوي". دا یو څه د 5G ارتباط نشتوالي له امله دی: د 4G سرعت شتون کافي ندي. تر یوې اندازې پورې د خپلواکو موټرو خورا لوړ لګښت له امله: دوی لاهم ګټور ندي ، د سوداګرۍ ماډل روښانه ندی. په یوه کلمه کې، دلته "هرڅه پیچلي دي"، او دا هیڅ تصادفي نه ده چې ګارټینر لیکي چې د 4 او 5 کچې د ډله ایز پلي کولو وړاندوینه د 10 کلونو څخه مخکې نه ده.

3.2. د 3D احساس کولو کیمرې

اته کاله دمخه، د مایکروسافټ کاینیک لوبو کنټرولر د 3D لید ته د لاسرسي وړ او نسبتا ارزانه حل وړاندیز کولو سره موجونه رامینځته کړل. له هغه وخت راهیسې، د کاینکټ سره د فزیکي زده کړې او نڅا لوبې د دوی لنډ لوړوالی او کمښت تجربه کړی، مګر 3D کیمرې په صنعتي روبوټونو، بې پیلوټه موټرو او ګرځنده تلیفونونو کې د مخ پیژندنې لپاره کارول پیل شوي. ټیکنالوژي ارزانه، ډیر کمپیکٹ او ډیر د لاسرسي وړ ګرځیدلی.

د سامسنګ S10 تلیفون د الوتنې د وخت کیمره لري چې د توجه اسانه کولو لپاره یو څیز ته فاصله اندازه کوي. سرچینه

که تاسو پدې موضوع کې علاقه لرئ ، نو موږ به تاسو ته د ژور کیمرې خورا ښه مفصل بیاکتنې ته لارښود کړو: برخه 1, برخه 2.

3.3. ډرونونه د کوچني کارګو تحویلولو لپاره (د سپک کارګو تحویلي ډرون)

سږکال، امازون هغه مهال څپې رامینځته کړې کله چې یې په نندارتون کې یو نوی الوتونکی ډرون وښوده چې کولی شي تر 2 کیلو ګرامه کوچني بار وړي. د هغه ښار لپاره چې د ترافیک جام سره ، دا د یو مثالي حل په څیر بریښي. راځئ وګورو چې دا بې پیلوټه الوتکې په نږدې راتلونکي کې څنګه فعالیت کوي. شاید دا د پام وړ وي چې دلته په احتیاط سره شک ولرئ: ډیری ستونزې شتون لري، د ډرون د اسانه غلا امکان سره پیل کیږي، او په UAVs کې د قانوني محدودیتونو سره پای ته رسیږي. د ایمیزون پریم ایر شاوخوا شپږ کاله تیریږي مګر لاهم د ازموینې مرحله کې ده.

د ایمیزون نوې ډرون، پدې پسرلي کې ښودل شوی. د هغه په ​​​​اړه د سټار وار یو څه شتون لري. سرچینه

د ایمیزون سربیره، پدې بازار کې نور لوبغاړي هم شتون لري (دلته یو مفصل دی بیاکتنه)، مګر یو بشپړ شوی محصول نه دی: هرڅه د ازموینې او بازار موندنې کمپاینونو په مرحله کې دي. په جلا توګه، دا د پام وړ ارزښت لري چې خورا په زړه پورې خورا متخصص طبي پروژې په افریقا کې: په ګانا کې د وینې توزیع (14 تحویلي ، د زپ لاین شرکت) او روانډا (میټرنیټ شرکت).

3.4. د الوتنې خودمختاره موټرې

دا ستونزمنه ده چې دلته دقیق څه ووایاست. د ګارټینر په وینا، دا به د 10 کلونو په پرتله مخکې نه ښکاري. په عموم کې، دلته ټولې ورته ستونزې شتون لري لکه د ځان چلولو موټرو کې، یوازې دوی یو نوی اړخ ترلاسه کوي - عمودی. پورش، بوینګ، او اوبر د الوتنې ټکسي جوړولو لپاره خپلې هیلې اعلان کړې.

3.5. Augmented Reality Cloud (AR Cloud)

د ریښتیني نړۍ دایمي ډیجیټل کاپي ، تاسو ته اجازه درکوي د ټولو کاروونکو لپاره د عام واقعیت نوې پرت رامینځته کړئ. په نورو تخنیکي شرایطو کې ، موږ د خلاص کلاوډ پلیټ فارم جوړولو په اړه خبرې کوو چې پکې پراختیا کونکي کولی شي خپل AR غوښتنلیکونه مدغم کړي. د پیسو ورکولو ماډل روښانه دی؛ دا د بھاپ یو ډول انلاګ دی. مفکوره دومره پراخه شوې چې ځینې اوس پدې باور دي چې د بادل پرته AR په ساده ډول بې ګټې دی.

دا په راتلونکي کې څه ښکاري په یوه لنډه ویډیو کې ښودل شوي. د بلیک عکس بل قسط په څیر ښکاري:

تاسو یې هم لوستلی شئ بیاکتنه مقاله

4. د انسان وده

4.1. احساسات AI

د انسان احساسات څنګه اندازه کول، سمول او ځواب ورکول؟ دلته ځینې پیرودونکي هغه شرکتونه دي چې د ایمیزون الیکسا په څیر د غږ معاون جوړوي. دوی کولی شي واقعیا کورونو ته عادت شي که چیرې دوی د مزاج پیژندلو زده کړي: د کارونکي نا رضایتۍ لامل وپیژني ، او د وضعیت سمولو هڅه وکړي. په عموم کې، د پیغام په پرتله په شرایطو کې ډیر معلومات شتون لري. او شرایط د مخ څرګندونه، وینا، او غیر لفظي چلند دی.

نور عملي غوښتنلیکونه: د دندې د مرکې پرمهال د احساساتو تحلیل (د ویډیو مرکو پراساس)، د اعلاناتو یا نورو ویډیو مینځپانګو په اړه د عکس العملونو ارزونه (موسکا، خندا)، په زده کړه کې مرسته (د بیلګې په توګه، د عامه وینا کولو هنر کې د خپلواک تمرین لپاره).

دا ستونزمنه ده چې د 6 دقیقې لنډ فلم لیکوال په پرتله پدې موضوع ښه خبرې وکړو د خپل احساس غلا کول. په زړه پورې او سجیلا ویډیو ښیي چې تاسو څنګه کولی شئ د بازارموندنې موخو لپاره زموږ احساسات اندازه کړئ، او ستاسو د مخ له لنډمهاله عکس العملونو څخه، دا معلومه کړئ چې ایا تاسو پیزا، سپي، کینی ویسټ، او حتی ستاسو د عاید کچه او نږدې IQ څه دي. د پورته لینک په کارولو سره د فلم ویب پا visitې ته په کتلو سره ، تاسو د خپل لپ ټاپ جوړ شوي کیمرې په کارولو سره په متقابل ویډیو کې برخه اخیستونکي شئ. دا فلم تر دې وړاندې هم په څو فلمي فیستیوالونو کې ښودل شوی دی.

سرچینه

حتی په زړه پورې مطالعه شتون لري: په متن کې د طنز پیژندلو څرنګوالی. موږ د #sarcasm هشټاګ سره ټویټونه اخیستي او د 25 ټویټونو یو روزنیز سیټ یې د طنز سره او 000 منظم ټویټونه د لمر لاندې د هرڅه په اړه جوړ کړل. موږ د TensorFlow کتابتون کارولی، سیسټم یې روزلی، او دلته پایله ده:

سرچینه

له همدې امله، اوس، که تاسو د خپل همکار یا ملګري په اړه ډاډه نه یاست - هغه تاسو ته یو څه په جدي یا طنز ډول ویلي، تاسو کولی شئ مخکې له دې څخه کار واخلئ. روزل شوي عصبي شبکه!

4.2. د استخباراتو وده

د ماشین زده کړې میتودونو په کارولو سره د فکري کار اتومات کول. داسې ښکاري چې هیڅ نوی نه دی؟ مګر پخپله کلمه دلته مهمه ده، په ځانګړې توګه ځکه چې دا د مصنوعي استخباراتو سره د لنډیز سره سمون لري. دا موږ بیرته د "قوي" او "کمزوري" AI په اړه بحث ته راوړي.
قوي AI د ساینسي افسانو فلمونو څخه ورته مصنوعي هوښیارتیا ده چې په بشپړ ډول د انسان ذهن سره مساوي ده او د یو فرد په توګه له ځانه خبر دی. دا لاهم شتون نلري او دا روښانه نده چې ایا دا به شتون ولري.

کمزوری AI یو خپلواک شخص نه دی، مګر د انسان مرستیال دی. هغه ادعا نه کوي چې د انسان په څیر فکر لري، مګر په ساده ډول پوهیږي چې څنګه د معلوماتو ستونزې حل کړي، د بیلګې په توګه، معلومه کړئ چې په انځور کې ښودل شوي یا متن وژباړي.

سرچینه

په دې معنی، وده شوی استخبارات په خپل خالص شکل کې "کمزوري AI" دی، او فورمول بریالی ښکاري، ځکه چې دا د هغه "پیاوړي AI" لیدلو لپاره ګډوډي او لالچ نه معرفي کوي چې هرڅوک یې خوب ویني (یا ویره لري، که موږ د "بغاوت موټرو" په اړه ډیری بحثونه یاد کړئ). د Augmented Intelligence د بیان په کارولو سره، موږ سمدلاسه د یو بل فلم اتلان شو: د ساینسي افسانې څخه (لکه د عاصموف "I، Robot") موږ ځان په سایبرپنک کې پیدا کوو (په دې ژانر کې "اضافې" هر ډول امپلانټونه دي چې د انسان وړتیاوې پراخوي).

څنګه وویل ایریک براینجولفسن او انډریو مکافي: "په راتلونکو 10 کلونو کې ، دا به پیښ شي. AI به د مدیرانو ځای ونلري، مګر هغه مدیران چې AI کاروي به د هغو کسانو ځای ونیسي چې تراوسه یې ندي جوړ کړي.

مثالونه:

• درمل: د سټینفورډ پوهنتون وده کړې الګوریتم، څوک چې په اوسط ډول د ډیری ډاکټرانو په څیر په بریالیتوب سره د سینې ایکس رې کې د رنځپوهنې پیژندلو دنده سره مقابله کوي
• ښوونه او روزنه: د زده کونکو او ښوونکو سره مرسته، د موادو په اړه د زده کونکو ځوابونو تحلیل، د انفرادي زده کړې لاره جوړول.
• د سوداګرۍ تحلیلونه: د معلوماتو دمخه پروسس کول، د احصایو له مخې، د څیړونکي 80٪ وخت نیسي، او یوازې د تجربې یوازې 20٪

4.3. بایوچپس

دا د ټولو سایبرپنک فلمونو او کتابونو غوره موضوع ده. په عموم کې، د څارویو مایکروچیپ کول یو نوی عمل ندی. مګر اوس دا چپس په خلکو کې پلي کول پیل شوي.

په دې حالت کې، هپ ډیری احتمال د امریکایي شرکت درې مربع بازار کې د حساس قضیې سره تړاو لري. هلته، ګمارونکي د فیس په بدل کې د پوستکي لاندې د چپس لګولو وړاندیز پیل کړ. چپ تاسو ته اجازه درکوي دروازې خلاصې کړئ ، کمپیوټر ته ننوځئ ، د پلورونکي ماشین څخه ناشته واخلئ - دا د داسې یو نړیوال کارمند کارت دی. سربیره پردې، دا ډول چپ دقیقا د پیژندنې کارت په توګه کار کوي؛ دا د GPS ماډل نلري، نو دا ناشونې ده چې څوک یې کاروي تعقیب کړي. او که یو څوک وغواړي چې چپ له لاس څخه لیرې کړي، د ډاکټر په مرسته 5 دقیقې وخت نیسي.

چپس معمولا د ګوتو او د شاخص ګوتې تر مینځ ایښودل کیږي. سرچینه

نور یی ولوله مقاله په نړۍ کې د چپ کولو سره د چارو وضعیت په اړه.

4.4. عمیق کاري ځای

"امرسیو" بله نوې کلمه ده چې په ساده ډول هیڅ تیښته نلري. دا هر ځای دی. د پام وړ تیاتر، نندارتون، سینما. ته څه وایی؟ ډوبېدل د عمیق اثر رامینځته کول دي، کله چې د لیکوال او لیدونکي، مجازی او حقیقي نړۍ ترمنځ سرحد له لاسه ورکړي. په کاري ځای کې، احتمالا، دا پدې مانا ده چې د کارونکي او ابتکار تر منځ کرښه روښانه کوي او کارمندان وهڅوي چې د خپل چاپیریال د سمون له لارې ډیر فعال دریځ غوره کړي.

څرنګه چې موږ اوس په هر ځای کې چټک، انعطاف، او نږدې همکاري لرو، د کار ځایونه باید د امکان تر حده په اسانۍ سره تنظیم شي او باید ډله ایز کار وهڅوي. اقتصاد خپل شرایط حکم کوي: ډیر لنډمهاله کارمندان شتون لري، د دفتر ځای کرایه کولو لګښت مخ په ډیریدو دی، او د کار په رقابتي بازار کې، د معلوماتي ټکنالوجۍ شرکتونه هڅه کوي د تفریحی ساحو او نورو ګټو په جوړولو سره د کار څخه د کارمندانو رضایت زیات کړي. او دا ټول د کاري ځایونو په ډیزاین کې منعکس کیږي.

له راپور غوټۍ

4.5. شخصیت جوړونه

هرڅوک پوهیږي چې شخصي کول په اعلاناتو کې څه دي. دا هغه وخت دی کله چې تاسو نن ورځ د یو همکار سره بحث کوئ چې په خونه کې هوا یو څه وچه ده، او تاسو باید د دفتر لپاره رطوبت وپیرئ، او بله ورځ تاسو په خپل ټولنیز شبکه کې یو اعلان وګورئ - "یو رطوبت وپیرئ" (a. ریښتینې پیښه چې زما سره وشوه).

سرچینه

شخصي کول، لکه څنګه چې د ګارټینر لخوا تعریف شوي، د اعلاناتو موخو لپاره د دوی د شخصي معلوماتو کارولو په اړه د کاروونکو مخ پر ودې اندیښنو ته ځواب دی. موخه دا ده چې یو داسې چلند رامینځته کړو چې په هغه کې موږ ته اعلانونه ښودل کیږي چې د هغه شرایطو سره تړاو لري چې موږ یې په ځان کې پیدا کوو، او په شخصي توګه موږ ته نه. د مثال په توګه، زموږ موقعیت، د وسیلې ډول، د ورځې وخت، د هوا شرایط - دا هغه څه دي چې زموږ د شخصي معلوماتو څخه سرغړونه نه کوي، او موږ د "سروې" کولو ناخوښه احساس نه احساس کوو.

د دې دوو مفکورو ترمنځ د توپیر په اړه ولولئ یادښت اندریو فرانک د ګارټینر په ویب پاڼه کې بلاګونه. دومره لنډ توپیر او ورته ورته کلمې شتون لري چې تاسو په توپیر نه پوهیږئ، د اوږدې مودې لپاره د خپل مخاطب سره د بحث کولو خطر لرئ، په دې کې شک مه کوئ چې په عموم کې دواړه سم دي (او دا هم یوه ریښتینې پیښه ده چې د هغه سره پیښه شوې ده. لیکوال).

4.6. بایوټیک - کلتوري یا مصنوعي نسج

دا، تر ټولو لومړی، د مصنوعي غوښې د ودې مفکوره ده. په ورته وخت کې، په ټوله نړۍ کې ډیری ټیمونه د لابراتوار "Meat 2.0" په جوړولو بوخت دي - تمه کیږي چې دا به د معمول په پرتله ارزانه شي، او چټک خواړه او بیا به سوپرمارکیټونو ته لاړ شي. د دې ټیکنالوژۍ په پانګوالو کې بیل ګیټس، سرګي برین، ریچارډ برانسن او نور شامل دي.

سرچینه

دلیلونه چې ولې هرڅوک مصنوعي غوښې ته لیوالتیا لري:

1. نړیواله تودوخه: د فارمونو څخه د میتان اخراج. دا د ګازونو د نړیوال حجم 18٪ ده چې په اقلیم اغیزه کوي.
2. د نفوس وده. د غوښې غوښتنه مخ په ډیریدو ده ، او دا به امکان ونلري چې هرڅوک د طبیعي غوښې سره تغذیه کړي - دا په ساده ډول ګران دی.
3. د ځای نشتوالی. د امازون ۷۰ سلنه ځنګلونه لا دمخه د څړځایونو لپاره پرې شوي دي.
4. اخلاقي ملاحظات. داسې کسان شتون لري چې دا د دوی لپاره مهم دی. د څارویو د حقونو سازمان PETA لا دمخه هغه ساینس پوه ته د 1 ملیون ډالرو جایزه وړاندیز کړې چې بازار ته د چرګانو مصنوعي غوښه راوړي.

د سویا سره د اصلي غوښې ځای په ځای کول یو اړخیز حل دی، ځکه چې خلک کولی شي د خوند او جوړښت توپیر تعریف کړي، او د سویا په ګټه د سټیک پریښودلو امکان نلري. نو تاسو حقیقي، عضوي کرل شوي غوښې ته اړتیا لرئ. اوس، له بده مرغه، مصنوعي غوښه ډیره ګرانه ده: په هر کیلوګرام کې د 12 ډالرو څخه. دا د دې ډول غوښې وده کولو پیچلي تخنیکي پروسې له امله ده. د دې ټولو په اړه ولولئ مقاله.

که موږ د نسج د ودې د نورو قضیو په اړه وغږیږو - دمخه په طب کې - نو د مصنوعي غړو موضوع په زړه پوري ده: د مثال په توګه ، د زړه د غړو لپاره "پیچ" ، چاپ شوی یو ځانګړی 3D پرنټر. پیژندل شوی تاریخ د مصنوعي وده شوي موږک زړه په څیر ، مګر په عموم کې هرڅه لاهم د کلینیکي ازموینو په چوکاټ کې دي. نو موږ احتمال نه لرو چې په راتلونکو کلونو کې فرانکنسټین وګورو.

دلته ګارټینر په خپلو اټکلونو کې خورا محتاط دی، ظاهرا د هغه د 2015 ناکامه وړاندوینې په پام کې نیولو سره چې په 2019 کې به په پرمختللو هیوادونو کې 10٪ نفوس د 3D چاپ شوي طبي وسایل امپلانټ ولري. له همدې امله، دا پدې مانا ده چې د تولیدي سطحې ته د رسیدو وخت لږترلږه 10 کاله دی.

5. ډیجیټل ایکوسیستمونه

5.1. غیر متمرکز ویب

دا مفهوم د ویب د اختراع کونکي نوم سره نږدې تړاو لري، د تورینګ جایزه ګټونکي سر ټیم برنر لی. د هغه لپاره، د کمپیوټر ساینس کې د اخلاقو پوښتنې تل مهمې وې او د انټرنیټ ډله ایز جوهر مهم و: د هایپر متن بنسټ ایښودل، هغه په ​​​​دې قانع شو چې شبکه باید د ویب په څیر کار وکړي، نه د درجه بندي په څیر. دا د شبکې د پراختیا په لومړیو مرحلو کې قضیه وه. په هرصورت، لکه څنګه چې انټرنیټ وده وکړه، جوړښت یې د مختلفو دلیلونو لپاره مرکزي شو. دا معلومه شوه چې د ټول هیواد لپاره شبکې ته لاسرسی یوازې د څو چمتو کونکو په مرسته په اسانۍ سره بند کیدی شي. او د کاروونکي ډاټا د انټرنیټ شرکتونو لپاره د ځواک او عاید سرچینه ګرځیدلې.

برنرز لی وايي: "انټرنټ لا دمخه غیر متمرکز شوی دی." "ستونزه دا ده چې یو د لټون انجن، یو لوی ټولنیز شبکه، یو مایکرو بلاګنګ پلیټ فارم حاکم دی. موږ تخنیکي ستونزې نه لرو، خو ټولنیزې ستونزې لرو.»

د هغه خلاص لیک د ورلډ وایډ ویب د 30مې کلیزې په مناسبت، د ویب جوړونکي د انټرنیټ درې اصلي ستونزې په ګوته کړې:

1. هدف شوي زیانونه لکه د دولت لخوا تمویل شوي هیکینګ، جرم، او آنلاین ځورونې
2. د سیسټم خورا ډیزاین، کوم چې د کارونکي په زیان رسوي، د داسې میکانیزمونو لپاره زمینه برابروي لکه: د کلک بایټ لپاره مالي هڅونه او د غلط معلوماتو ویروس خپرول
3. د سیسټم ډیزاین غیر ارادي پایلې چې د شخړې لامل کیږي او د آنلاین بحث کیفیت کموي

او ټیم برنرز لی لا دمخه د دې په اړه ځواب لري چې د کومو اصولو پراساس "د صحي شخص انټرنیټ" کیدی شي د 2 شمیرې ستونزې څخه بې برخې وي: "د ډیری کاروونکو لپاره ، د اعلاناتو عاید د انټرنیټ سره د متقابل عمل یوازینۍ ماډل پاتې کیږي. حتی که خلک ویره ولري چې د دوی ډیټا ته څه پیښیږي ، دوی چمتو دي چې د وړیا مینځپانګې ترلاسه کولو فرصت لپاره د بازار موندنې ماشین سره معامله وکړي. د داسې نړۍ تصور وکړئ چیرې چې د توکو او خدماتو تادیه د دواړو خواو لپاره اسانه او خوندور وي. د دې لپاره د اختیارونو په مینځ کې چې دا څنګه تنظیم کیدی شي: موسیقار کولی شي خپل ریکارډونه د منځګړیتوب پرته د آی ټیونز په بڼه وپلوري، او خبري سایټونه کولی شي د اعلاناتو څخه د پیسو ګټلو پرځای د یوې مقالې لوستلو لپاره د مایکرو تادیاتو سیسټم وکاروي.

د دې نوي انټرنیټ لپاره د تجربوي پروټوټایپ په توګه، ټیم برنرز لی د سولیډ پروژه پیل کړه، د هغې جوهر دا دی چې تاسو خپل معلومات په "پوډ" کې ذخیره کړئ - د معلوماتو ذخیره، او کولی شئ دا ډاټا د دریمې ډلې غوښتنلیکونو ته چمتو کړئ. مګر په اصل کې، تاسو پخپله د خپلو معلوماتو ماسټر یاست. دا ټول د peer-to-peer شبکې مفکورې سره نږدې تړاو لري، دا دی، ستاسو کمپیوټر نه یوازې د خدماتو غوښتنه کوي، بلکې دوی چمتو کوي، نو د یوازینۍ چینل په توګه په یو سرور باندې تکیه نه کوي.

سرچینه

5.2. غیر متمرکزې خپلواکې ادارې

دا یوه اداره ده چې د کمپیوټر پروګرام په بڼه لیکل شوي قواعدو لخوا اداره کیږي. د دې مالي فعالیتونه د بلاکچین پر بنسټ دي. د داسې سازمانونو د جوړولو موخه دا ده چې دولت د منځګړیتوب له رول څخه لرې کړي او د مقابل لوري لپاره د باور ګډ چاپیریال رامینځته کړي چې په انفرادي ډول د هیچا ملکیت نه وي، بلکې د ټولو په ګډه ملکیت وي. دا دی، په تیوري کې، دا باید، که چیرې نظر ریښه ونیسي، نوټریونه او نور معمول تایید کونکي ادارې لغوه کړي.

د داسې یوې ادارې ترټولو مشهوره بیلګه د پانګونې متمرکز The DAO وه، چې په 2016 کې یې 150 ملیون ډالر راټول کړل، چې 50 ډالر یې په سمدستي توګه د قوانینو د قانوني سوراخ له لارې غلا شوي. یو ستونزمن کړکیچ سمدلاسه راپورته شو: یا بیرته راوګرځئ او پیسې بیرته ورکړئ ، یا دا ومنه چې د پیسو ایستل قانوني و ، ځکه چې دا په هیڅ ډول د پلیټ فارم قواعد نه سرغړونه کوي. د پایلې په توګه، پانګه اچوونکو ته د پیسو بیرته راستنیدو لپاره، جوړونکي باید د DAO ویجاړ کړي، د بلاکچین بیا لیکل او د دې بنسټیز اصول څخه سرغړونه کوي - بې ثباتي.

د ایتیریم (کیڼ لور) او DAO (ښي) په اړه مزاحیه. سرچینه

دې ټوله کیسه د DAO د خورا مفکورې شهرت خراب کړی دی. دا پروژه د Ethereum cryptocurrency پر بنسټ جوړه شوې وه، د Ether 2.0 نسخه راتلونکی کال تمه کیږي - شاید لیکوالان (د مشهور ویتالیک بټرین په شمول) به غلطۍ په پام کې ونیسي او یو څه نوي وښيي. له همدې امله شاید ګارټینر DAO په اپلاین کې واچاوه.

5.3.Synthetics ډاټا

د عصبي شبکو روزلو لپاره، لوی مقدار ډیټا ته اړتیا ده. په لاسي ډول د معلوماتو لیبل کول یو لوی کار دی چې یوازې د انسان لخوا ترسره کیدی شي. له همدې امله، دا ممکنه ده چې د مصنوعي معلوماتو سیټونه جوړ کړئ. د مثال په توګه، په سایټ کې د انسان مخونو ورته ټولګه https://generated.photos. دوی د GAN په کارولو سره رامینځته شوي - هغه الګوریتمونه چې دمخه یې یادونه وشوه.

دا مخونه په خلکو پورې اړه نلري. سرچینه

د دې ډول معلوماتو لویه ګټه دا ده چې د دې په کارولو کې هیڅ قانوني ستونزې شتون نلري: هیڅ څوک شتون نلري چې د شخصي معلوماتو پروسس کولو ته رضایت ورکړي.

5.4. ډیجیټل عملیات

لاحقه "Ops" په زړه پورې ډول فیشن شوی ځکه چې DevOps زموږ په وینا کې ریښه نیولې. اوس د ډیجیټل اپس څه شی دی - دا یوازې د DevOps، DesignOps، MarketingOps عمومي کول دي ... ایا تاسو لاهم ستړي یاست؟ په لنډه توګه، دا د سافټویر ساحې څخه د سوداګرۍ نورو ټولو اړخونو ته د DevOps تګلارې لیږد دی - بازار موندنه، ډیزاین، او نور.

سرچینه

د DevOps مفکوره دا وه چې پخپله پراختیا او د عملیاتو (سوداګرۍ پروسې) ترمنځ خنډونه لرې کړي، د ګډ ټیمونو په جوړولو سره، چیرته چې پروګرام کونکي، ټیسټران، امنیتي متخصصین، او مدیران شتون لري؛ د ځانګړو عملونو پلي کول: دوامداره ادغام، د کوډ په توګه زیربنا، د فیډبیک سلسلې کمول او پیاوړي کول. موخه دا وه چې بازار ته د محصول وخت ګړندی کړي. که تاسو فکر کاوه چې دا د Agile سره ورته دی، تاسو سم یاست. اوس په ذهني توګه دا طریقه د سافټویر پراختیا ساحې څخه په عمومي توګه پراختیا ته لیږدئ - او تاسو پوهیږئ چې ډیجیټل اوپس څه دي.

5.5. د پوهې ګرافونه

د پوهې ساحې ماډل کولو لپاره د سافټویر لاره، په شمول د ماشین زده کړې الګوریتم کارول. د پوهې ګراف د موجوده ډیټابیسونو په سر کې جوړ شوی ترڅو ټول معلومات سره یوځای کړي: دواړه جوړښت شوي (د پیښو یا خلکو لیست) او غیر منظم (د مقالې متن).

ترټولو ساده مثال هغه کارت دی چې تاسو یې د ګوګل لټون پایلو کې لیدلی شئ. که تاسو د یو شخص یا ادارې په لټه کې یاست، تاسو به په ښي خوا کې یو کارت وګورئ:


مهرباني وکړئ په یاد ولرئ چې "راتلونکې پیښې" د ګوګل نقشې څخه د معلوماتو کاپي ندي، مګر د Yandex.Afisha سره د مهال ویش ادغام: تاسو کولی شئ دا په اسانۍ سره وګورئ که تاسو په پیښو باندې کلیک وکړئ. دا دی، دا د ډیری ډیټا سرچینو ترکیب دی.

که تاسو د لیست غوښتنه وکړئ - د بیلګې په توګه، "مشهور ډایرکټران" - تاسو ته به یو کاروسیل وښودل شي:

د هغو کسانو لپاره بونس چې تر پایه یې لوستل

او اوس چې موږ د ځان لپاره د هرې نقطې معنی روښانه کړې ، موږ کولی شو ورته عکس وګورو ، مګر په روسی کې:

دا په وړیا توګه په ټولنیزو شبکو کې شریک کړئ!

تاتیانا ولکووا - د سامسنګ اکاډمۍ کې د انټرنیټ د شیانو IT ټریک لپاره د روزنې برنامې لیکواله ، د سامسنګ څیړنې مرکز کې د کارپوریټ ټولنیز مسؤلیت برنامو کې متخصصه


سرچینه: www.habr.com