Распознавание изменений на снимках Земли: новый взгляд с использованием искусственного интеллекта

Предложенный подход к автоматическому описанию изменений, полученных с помощью дистанционного зондирования, использует семантическое руководство от SAM, выделение областей изменений, связанных с движением, и графы знаний для обеспечения комплексного анализа и интерпретации данных.

Исследователи предлагают инновационный подход к автоматическому описанию изменений на спутниковых и аэрофотоснимках, объединяя возможности передовых моделей сегментации и знаний о мире.

Распознавание мошеннических писем: Сравнительный анализ искусственного интеллекта и лингвистики

Количество упоминаний денежных единиц и ключевых слов, указывающих на угрозу, оказывает доминирующее влияние на логику определения легитимности, при этом синие области указывают на факторы, склоняющие к классификации как законной транзакции, а красные - на признаки мошенничества, в то время как широкое распределение некоторых признаков, таких как сложность лексики, демонстрирует их контекстуальную зависимость и переменчивое влияние.

Новое исследование сопоставляет эффективность моделей глубокого обучения и традиционных лингвистических методов в выявлении атак Business Email Compromise (BEC).

Аналитический обзор рынка (30.11.2025 17:32)

ВТБ прогнозирует восстановление спроса на рыночную ипотеку при ставке 10-12%. Следует отметить, что текущая ставка значительно выше, что указывает на сдерживающий фактор для роста ипотечного кредитования. Анализ финансовой отчетности ВТБ за последние кварталы показывает стабильную рентабельность капитала (ROE) на уровне 15%, однако, рост чистой процентной маржи (NIM) замедлился до 3.5% из-за увеличения стоимости фондирования. Ожидаемое снижение ставки до 10-12% может положительно повлиять на NIM, но эффект будет ограничен, если не произойдет существенного увеличения объемов выдачи кредитов. Соотношение Debt/Equity у ВТБ находится на умеренном уровне (0.8), что свидетельствует о финансовой устойчивости.

Искусственный интеллект пишет код: насколько студенты защищены от уязвимостей?

Использование больших языковых моделей для генерации кода демонстрирует возможность автоматизированного создания программного обеспечения, открывая новые горизонты для ускорения разработки и повышения эффективности кодирования.

Новое исследование показывает, что студенты, несмотря на осознание рисков, уязвимы к небезопасному коду, сгенерированному системами искусственного интеллекта, что подчеркивает необходимость усиления кибербезопасности в образовании.