Королев проверили на готовность к зимней уборке

РИАМО - 9 окт. В Подмосковье проверили готовность к проведению зимней уборки еще 18 округов, там проверили 626 единиц уборочной техники, заготовили почти 10 тысяч тонн противогололедных материалов, говорится в сообщении пресс-службы министерства благоустройства Московской области.

Время зимней уборки устанавливается с 1 ноября по 31 марта.

«Зимнее содержание включает в себя подметание снега, противогололедную обработку (или мероприятия), зачистку снежных уплотнений и накатов. В связи с этим министерство благоустройства проводит проверку готовности муниципальных образований к периоду зимнего содержания.

Важно проверить наличие пескосоляной смеси и противогололедных материалов. Также готовность и исправность уборочной техники и наличие щеточного оборудования», - сказал министр благоустройства Подмосковья Михаил Хайкин.

Он добавил, что была проверена готовность еще 18 муниципалитетов. Всего в них проверили 626 единиц уборочной техники, заготовили 9875 тонн противогололедных материалов.

В Богородском округе — 63 единицы уборочной техники и 774 тонны противогололедных материалов. В Дмитровском округе - 79 единиц уборочной техники, 1106 тонн противогололедных материалов. В Домодедове — 20 единиц техники, 50 тонн противогололедных материалов. В Жуковском — 25 единиц техники, 195 тонн противогололедных материалов. В Ивантеевке — 23 единицы техники, 650 тонн противогололедных материалов.

В Королеве — 55 единиц техники, 1115 тонн противогололедных материалов. В Ленинском округе - 104 единицы техники, 132 тонны противогололедных материалов. В Красноармейске — восемь единиц техники, 215 тонн противогололедных материалов. В Лыткарине — 21 единица техники, 13 тонн противогололедных материалов. В Люберцах — 38 единиц техники, 430 тонн противогололедных материалов.

В Раменском округе - 31 единица техники, 1512 тонн противогололедных материалов. В Реутове — 24 единицы техники, 800 тонн противогололедных материалов. В Рошале — шесть единиц техники и 6 тонн противогололедных материалов. В Талдомском округе - 24 единицы техники, 299 тонн противогололедных материалов. В Химках — 36 единиц уборочной техники, 309 тонн противогололедных материалов. В Шатуре — семь единиц уборочной техники, 245 тонн противогололедных материалов. В Щелкове — 43 единицы техники, 832 тонны противогололедных материалов. В Электростали — 19 единиц техники, 1192 тонны противогололедных материалов.

Ранее готовность к зимней уборке проверили в 13 округах. Всего в 31 муниципалитете проверили 933 единицы уборочной техники, заготовили 14,3 тысячи тонн противогололедных материалов.

 

Источник ➝

Базу знаний с мировыми кейсами использования искусственного интеллекта создали в Москве

РИАМО - 27 фев. На платформе московских высокотехнологичных решений ICT.Moscow создали базу самых интересных практик применения искусственного интеллекта (ИИ), там также представлены практики, которые нашли свое применение в Москве и Московской области, говорится в сообщении пресс-службы департамента информационных технологий столицы.

Всего в онлайн-базе собрали свыше 300 различных примеров применения ИИ в разных сферах: от промышленности и транспорта до медицины и финансов. При этом есть как международные, так и российские практики.

Например, столичных примеров собрано порядка 100. Все кейсы подробно описаны, сопровождаются сведениями о разработчике, объекте внедрения, технологиях и полученных результатах.

«Развитие технологий с использованием искусственного интеллекта – стратегическая задача для всей российской ИТ-отрасли. У Москвы уже накоплен большой опыт внедрения таких решений в городских проектах, поэтому нам есть, чем поделиться. И конечно, мы продолжаем анализировать лучшие международные практики. Созданная нами база знаний может быть полезна и разработчикам, и бизнесу, и государственным институтам», – отметила заместитель мэра Москвы – руководитель аппарата мэра и правительства столицы Наталья Сергунина.

Опыт Подмосковья и Москвы представлен кейсом с моделированием нагрузки на сети сотовой связи и поиск пропавших людей через инструменты анализа аэрофотоснимков. Также представлена практика, которую применяли в Мурманске, — система поиска медицинских патологий на рентгеновских снимках. Есть здесь и кейс Казани – диагностирование нарушений в работе мозга с помощью ИИ.

В базе собраны знания об искусственном интеллекте, а также представлена интерактивная подборка с открытыми датасетами для настройки умных сервисов и обучения нейросетей.

Целью создания базы практик применения ИИ является помощь в поиске новых идей и сценариев применения искусственного интеллекта. База является общедоступной. При этом любая компания также может поделиться своим опытом внедрения ИИ.

Международные практики для внесения в базу знаний отбирались совместно с аналитиками Smart City Lab департамента информационных технологий города Москвы.

Спецпроекты ICT.Moscow о перспективных технологиях и трендах в ИТ реализуются в формате открытых баз знаний, практик, интерактивных карт рынка и многосторонних исследований бизнеса.

 

Популярное в

))}
Loading...
наверх