Детский сад на 196 мест возведен в ЖК «Малина» Красногорска (Московская область)
Детский сад на 196 мест в ЖК «Малина», расположенном в поселке Нахабино городского округа Красногорск, получил разрешение на ввод в эксплуатацию.
Соответствующий документ выдан Министерством жилищной политики Московской области девелоперу ГК «Гранель». Дошкольное учреждение находится по адресу: ул. Покровская, 5А, сообщает пресс-служба регионального ведомства.
«Общая площадь двухэтажного здания составляет 2,9 тыс. кв. метров. Здесь разместились 8 групповых ячеек с игровыми зонами, спальнями и другими помещениями. Также оборудованы пищевой блок с кухней полного цикла, кружковые, музыкальный и физкультурный залы, медицинский блок с процедурной и кабинет логопеда. Детский сад будет передан в муниципальную собственность», — говорится в сообщении.
ЖК «Малина» расположен в рабочем поселке Нахабино на территории 10 гектаров. Жилой комплекс включает 29 домов общей площадью более 80 тыс. кв. метров. Объект представлен мало- и среднеэтажной застройкой с благоустроенной территорией.
ЖК «Малина» окружен лесными массивами, что формирует для жителей благоприятную экологическую обстановку.
Подмосковные застройщики: компания ПИК, группа «Самолет», ГК «Гранель», ГК ФСК и др. возводят всю необходимую социальную инфраструктуру в жилых комплексах в рамках комплексного развития территорий за счет внебюджетных источников финансирования.
ИИ-решение Сбера выявляет утечки газа на 37% точнее, чем стандартные статистические модели.
На X Восточном экономическом форуме первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин представил новое ИИ-решение для газовой отрасли. Модель прогнозирования разработана ООО «Сбер Бизнес Софт» - дочерней компанией Сбера, - и предназначена для точной детекции утечек газа. Она особенно актуальна для энергосбытовых и нефтегазовых компаний.
Система прогнозирует нормальный объём потребления газа в разрезе источников потребления, а затем оценивает отклонения этих прогнозов от фактических данных. Решение анализирует показания измерительных приборов (потребление, давление, температура, мощность трубопровода) и внешние погодные условия (осадки, направление ветра и другие параметры).
Обученная на этих данных ИИ-модель предсказывает нормальный объём потребления на месяц вперёд с разбивкой по дням. Точность прогноза достигает 98%. Оставшиеся 2% расхождения с высокой вероятностью указывают на потенциальные нарушения. Такой ИИ-прогноз на 37% точнее стандартных статистических моделей.
Анализ периодов значительного расхождения между прогнозом и фактом потребления позволяет выявлять случаи утечки.
Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка: «Наше решение на основе искусственного интеллекта создано для борьбы с потерями газа. Система анализирует огромный массив технологических и метеорологических данных и прогнозирует нормативное потребление с высокой точностью. Любые отклонения сигнализируют о возможных инцидентах — на это можно сразу отреагировать, чтобы минимизировать ущерб. Мы предлагаем нефтегазовым компаниям принципиально новый уровень контроля с меньшими трудозатратами и улучшенным качеством анализа. Думаю, такой инструмент будет востребован и имеет очень хорошие перспективы».