Autodesk три топора

          Ходят слухи , что на фоне популярности Azino777, Autodesk их скупают, теперь поиграть в любимые автоматы вы можете прямо в Revit. На фоне этой новости Autodesk сменили слоган компании:

Все говорят Autodesk , Autodesk а как поднять бабла ?
Куда нажать A,а,аutodesk три топора
Я трачу и не плачу, то что поднял вчера
Поймал удачу и держу, за оба крыла
Autodesk три топора, началась игра
Все по чесноку, язык поднял, отгрузил бабла
Дернул за канат и макака поймала банан
Сегодня я гуляю и бабки на влазят в карман.

А если серьезно, то недавно один из аналитиков проанализировав данные по 11 кварталам , пришел к выводу, что на фоне колоссальных убытков, руководство компании наоборот стараются не обидеть себя в финансах. Вот перевод дословной цитаты:

"В дополнение к вопросам, связанным с выкупом акций, руководство, похоже, хорошо себя зарекомендовало, так как выручка компании снижалась. В частности, компенсация на фондовом рынке увеличилась с 165,6 млн. Долл. США в 2015 году до 221,8 млн. Долл. США в 2017 году (CAGR на 10,23%), а общая выручка снизилась с 2512,2 млрд. Долл. США до 2031 долл. США за тот же период (она снизилась на 7,34% ). Кажется, что руководство хорошо относится к себе, независимо от того, насколько хорошо (или плохо) работает фирма."

Кому интересно можете прочитать оригинал,по этому источнику, финансовый аналитик так же приводит еще несколько причин почему Autodesk будет падать в цене.

P.S. Я все же склонен думать, что это связанно с пожеланиями руководства, которое по их мнению тянут Титаник со дна на поверхность, мол слишком большие риски и они хотят хорошее вознаграждение за такие риски.

Вакансии для конструкторов и архитекторов в Allplan

         В проектное подразделение корпорации Главстрой, требуются инженеры-конструкторы и архитекторы для усиления проектного подразделения  корпорации, название организации "Проектный институт №2".
          В нашей организации трудятся профессионалы не только в сфере архитектуры, конструирования и смежных подразделений, но и в области информационных технологий.
В течении нескольких лет мы настраивали систему информационного моделирования на базе Revit, но все это время продумывали пути повышения эффективности на альтернативном ПО. Рассматривали Nemetcheck и Bentley. Обе системы несут в себе функционал более высокого порядка чем продукты от Autodesk.
          Рассмотрев все за и против на предварительном этапе мы остановились на продукте компании Nemetcheck - Allplan, в ходе тестирования мы выбрали несколько объектов в Московской области, но окончательный вывод решили сделать после получения рабочих чертежей (со скоростью не ниже чем в Autocad) по одному из строящихся сложных объектов по проекту архитектора Атаянца М.Б., на котором проверили способен ли Allplan переваривать квартальную застройку в одной модели. Результат работы наших экспериментов можно посмотреть ниже:

           
             В нашей компании две основные рабочие платформы по выпуску чертежей стадии "П" и "Р":
-Revit
-Allplan
            На данный момент мы готовимся к кадровому усилению и в качестве основной системы мы рассматриваем Allplan, как платформа показывающая лучшую производительность и эффективность. Нам необходимы следующие специалисты со знанием Allplan:
-ведущие архитекторы
-ведущие конструкторы
-главный конструктор
           Обязанности и условия работы отправляю ответным письмом с почты mikhail.dubko@pi2.ru     

Искусственный интеллект и машинное обучение в Enion

Многие слышали про искусственный интеллект (ИИ), но большинство программ и разработчиков просто подстраиваются под тренд. Суть ИИ в том, что машина получает в качестве исходной информации некий объем данных, и на обработку этих данных необходимо время, повторная операция будет затрачивать меньше времени , так как машина уже знает решение. В прошлом тысячелетии разработка ИИ была затрудненна в силу отсутствия перспективных разработок в сфере машинного обучения. Ведь сам по себе ИИ и машинное обучение очень тесно связанны, для того, что-бы не загружать много времени данные для обработки, нужно научить машину правильно фильтровать входящую информацию, анализировать ее и принимать правильное решение. 99.9% населения и не знают насколько мощное устройство они носят у себя в карманах, современный мобильный телефон оснащен около 40 датчиками для различных задач, пользователям доступна лишь небольшая их часть. Как создается ИИ, например с определенного датчика поступает информация в виде некого массива значений с некой закономерностью, происходит их обработка по заранее заданному алгоритму, на данную операцию уходит допустим 5 секунд, в случае поступления аналогичного массива данных, машина уже будет иметь необходимое решение и на решение уйдет 0.00001 секунды. Таким образом непрерывно получая и анализируя бесконечный поток данных машина начинает самообучаться. Главное в этом процессе , научить ИИ правильно самому получать данные , через датчики, сенсоры и тд.