Принят законопроект о повышении доступности получения жилья для детей-сирот
Законопроектом предлагается уточнить порядок расчета дохода семьи, один из членов которой сирота, достигший 23 лет, при подаче заявления на получение жилья.
Депутаты Государственной Думы на пленарном заседании приняли в первом чтении изменения в Федеральный закон «О дополнительных гарантиях по социальной поддержке детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей», в части изменения требований, которым должен отвечать заявитель в целях предоставления выплаты на приобретение благоустроенного жилого помещения в собственность.
Законопроектом предлагается уточнить порядок расчета дохода семьи, один из членов которой — сирота, достигший 23 лет, при подаче заявления на получение жилья. В частности, предлагается учитывать доход обоих супругов.
В настоящее время для получения жилищного сертификата граждане из числа детей-сирот должны иметь годовой доход, обеспечивающий им уровень не ниже прожиточного минимума в регионе их проживания. При этом доход супруга не учитывается.
«Такое требование существенно ограничивает круг лиц из числа детей-сирот, претендующих на получение выплаты. Кроме того, указанная формулировка фактически блокирует предоставление выплаты мамам с детьми, находящимся в декрете. Однако именно эта группа лиц из числа детей-сирот в первую очередь нуждается в скорейшем обеспечении жильем или возможности получить выплату», — сказано в пояснительной записке.
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».