В российском представительстве Eset сменился руководитель

В российском представительстве Eset сменился руководитель

...

В пресс-службе компании Eset, разрабатывающей антивирусное программное обеспечение, сообщили о назначении Михаила Дрожжевкина на должность руководителя российского представительства. На этом посту он сменит Андрея Албитова, который назначен вице-президентом холдинга Leta Group по международным проектам.

Михаил Дрожжевкин более десяти лет работает в области информационных технологий. С 2001 года он занимал различные руководящие должности в компании «Вымпелком», в том числе, возглавлял направление по работе с ключевыми клиентами в Центральном регионе. В 2006-2007 годах Михаил руководил курским филиалом МТС. С 2007 года работал в компании Golden Telecom на позиции директора по продажам. В 2009 году присоединился к команде Eset в должности исполнительного директора.

Михаил Дрожжевкин родился в 1978 году. В 2000 году он окончил РГСХА имени П. А. Костычева, в 2004 году прошел обучение по программе подготовки управленческих кадров при Министерстве образования РФ, а в 2008 году окончил Международную Высшую Школу Бизнеса «МИРБИС» и получил степень Executive MBA.

Источник

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Исследователи из Apple совместно с MIT, Carnegie Mellon, Университетом Вашингтона и UC San Diego придумали интересный способ обучать гуманоидных роботов: надеваем Vision Pro, записываем действия человека — и робот учится повторять.

Да, это примерно как «смотри, как я делаю, и делай так же».

Команда собрала более 25 000 человеческих и 1 500 роботизированных демонстраций — получился датасет PH2D. На его основе они обучили единую модель, способную управлять настоящим гуманоидом в реальном мире.

Смысл в том, чтобы использовать видео от первого лица: человек взаимодействует с предметами — открывает ящики, переставляет вещи, нажимает кнопки. А робот потом учится делать то же самое, не нуждаясь в дорогом ручном управлении.

Для съёмки использовали приложение для Apple Vision Pro, которое задействует камеру в нижней части устройства и ARKit для отслеживания 3D-движений головы и рук.

Чтобы сделать всё подешевле, учёные придумали простое 3D-печатное крепление для камеры ZED Mini Stereo, чтобы использовать её с гарнитурами вроде Meta (корпорация Meta признана экстремисткой и запрещена в России) Quest 3. Получилось почти то же самое — но дешевле и доступнее.

 

Замедлить, чтобы успеть

Поскольку человек двигается намного быстрее, чем робот, все человеческие демонстрации замедлили в 4 раза. Так роботу проще учиться без дополнительных переделок.

Human Action Transformer (HAT)

Главная звезда исследования — модель HAT (Human Action Transformer). Её особенность в том, что она обучается на данных от людей и роботов одновременно и не делит их по источникам. В результате получается универсальная политика, которая работает на любых «телах» — человеческих или механических.

И это даёт результат: в тестах роботы, обученные по такой схеме, справлялись даже с незнакомыми задачами — лучше, чем при обычном подходе.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru