Компания «Техносерв», крупнейший российский системный интегратор, выступит партнером конференции «Технологии Больших Данных» (ТБД-2016), которая состоится 21 июня 2016 г. в гостинице «Интурист Коломенское» (Москва, ш. Каширское, д. 39Б). Техносерв

«Техносерв» примет участие в конференции «Технологии Больших Данных 2016»

Компания «Техносерв», крупнейший российский системный интегратор, выступит партнером конференции «Технологии Больших Данных» (ТБД-2016), которая состоится 21 июня 2016 г. в гостинице «Интурист Коломенское» (Москва, ш. Каширское, д. 39Б). Организаторами мероприятия являются издательство «Открытые системы» и агентство корпоративных коммуникаций OSP-Con.

Социальные сети, интернет вещей и мобильные решения привели к экспоненциальному росту объемов данных, для оперативной и эффективной обработки которых традиционные инструменты и средства программирования бессильны. Вместе с тем, для интенсивной обработки больших массивов разнородных и разноформатных данных можно применять набор таких инструментов, как: in-memory базы данных, Apache Hadoop, NoSQL и Spark, однако реализация промышленных проектов больших данных на их базе не всегда безболезненна. В ходе конференции участники обсудят проблемы обработки данных, все новейшие технологии и опыт работы с большими данными, применение отечественных и свободных СУБД, инструментов оперативной аналитики и машинного обучения, и многое другое.

В рамках программы форума в секции «Инструменты Больших Данных», в 14:45 с докладом «Масштабирование методов Deep Learning для обработки видеопотоков» выступит Константин Киселев, руководитель направления машинного обучения и компьютерного зрения компании «Техносерв». В своем выступлении он расскажет о том, как построить систему, способную анализировать видеопотоки со 10 тысяч камер в режиме реального времени, какие методы использовать для решения подобной задачи, а также об алгоритмах распознавания и их масштабировании в кластере.

«В задачах продвинутой видеоаналитики требуется детектировать различные объекты (людей, животных, автомобили и др.) и распознавать их (распознать лицо человека или номер/марку машины). Для этого применяются методы Deep Learning - разные архитектуры сверточных нейронных сетей. Такие алгоритмы часто работают в 10-ки раз быстрее на GPU. С какими объемами данных мы имеем дело? Одна HD-камера генерирует около 4 Mb/s. Если 10 тыс. камер, это уже 40 Gb/s. И на каждом кадре могут быть интересные нам объекты и возникать события, на которые необходимо реагировать. Как построить систему, способную анализировать видеопотоки с большое количество камер в real time? Какие методы использовать для такой задачи? В своем докладе я доступно расскажу об алгоритмах распознавания и их масштабировании в кластере», - прокомментировал суть выступления Константин Киселев.

Напомним, что «Техносерв» обладает большой экспертизой в области продвинутой аналитики, а его специалисты проводят лекции в рамках различных образовательных программ, посвященных работе в направлении больших данных. «Сегодня залогом успеха проектов в области Big Data и продвинутой аналитики являются эксперты, глубоко понимающие свою область и активно интересующиеся технологиями. Не секрет, что основной проблемой рынка остается именно нехватка специалистов, аналитиков, способных разработать стратегию эффективного применения данных для бизнеса и извлечь из них практическую пользу, – отмечает Евгений Линник, начальник отдела по работе с большими данными компании «Техносерв». – В «Техносерве» есть такие специалисты, и мы готовы делиться своим практическим опытом. Надеемся, что наши знания будут полезны для всех участников форума».

Пресс-релизы ИТ-компаний   Теги:



Редакция портала:

Благодарим за просмотр этой информации на нашем компьютерном портале. Надеемся, что обзор «Техносерв» примет участие в конференции «Технологии Больших Данных 2016», в разделе Пресс-релизы ИТ-компаний вам понравился. Есть небольшая рекомендация, если вы хотите быть в курсе всех событий сферы информационных технологий, то рекомендуем зарегистрироваться на портале www.stfw.ru.


Живая лента

•  Факт дня: состояние 26 богатейших миллиардеров = доходам 3,8 миллиарда беднейших людей - 22.01.2019: STFW.Ru: Международная благотворительная организация Oxfam опубликовала большой


•  Сервис Uber Eats заработает в Киеве уже до конца месяца - 22.01.2019: STFW.Ru: Судя по всему, длительный период ожидания запуска сервиса Uber Eats в Киеве


•  С 1 февраля 2019 года «ВОЛЯ» заметно повышает тарифы на ТВ, интернет и связь в Киеве - 22.01.2019: STFW.Ru: Компания «ВОЛЯ» объявила о повышении тарифов на свои услуги с 1 февраля 2019


•  ПО Samsung Pay подтверждает наличие подэкранного сканера отпечатков пальцев как минимум у одной из моделей Samsung Galaxy S10 - 22.01.2019: STFW.Ru: Подэкранные сканеры отпечатков пальцев приписывают до анонса новым


•  Опубликованы патентные изображения потенциального складного смартфона Motorola RAZR 2019 с гибким экраном - 22.01.2019: STFW.Ru: На прошлой неделе издание The Wall Street Journal сообщило, что легендарная


•  Неожиданно: смартфоны Google Pixel 3 и Pixel 3 XL подешевели на $150 (на Pixel 2 цена тоже снизилась) - 22.01.2019: STFW.Ru: Неожиданно стало известно, что компания Google снизила цены на актуальные